Natuurlijk, ik help je graag met het identificeren van anomalieën en uitschieters in je dataset. Hieronder vind je een stapsgewijze aanpak en richtlijnen voor een uitgebreide analyse, inclusief interpretatie, visualisatie en aanbevelingen. 1. Datavoorbereiding - Data inlezen: Laad je CSV-bestand in bijvoorbeeld Python (pandas) of R. - Data inspectie: Bekijk de eerste rijen, datatypes en statistieken (bijvoorbeeld met df.describe()). - Data schoning: Controleer op ontbrekende waarden en corrigeer of verwijder deze indien nodig. 2. Detectiemethoden toepassen A. Z-score-methode - Bereken de Z-score voor elke focusvariabele (Omzet, Uitgaven, Winst). - Gebruik een drempelwaarde (bijvoorbeeld |Z| > 3) om uitschieters te identificeren. ```python import pandas as pd import numpy as np # Data inladen df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Z-score berekenen for kolom in ['Omzet', 'Uitgaven', 'Winst']: mean = df[kolom].mean() std = df[kolom].std() df[f'{kolom}_zscore'] = (df[kolom] - mean) / std # Uitschieters markeren df['Anomalie_Z'] = df[[f'{kolom}_zscore' for kolom in ['Omzet', 'Uitgaven', 'Winst']]].abs().max(axis=1) > 3 ``` B. IQR-methode - Bereken het eerste (Q1) en derde kwartiel (Q3). - IQR = Q3 - Q1 - Uitschieters: waarden onder Q1 - 1.5*IQR of boven Q3 + 1.5*IQR. ```python for kolom in ['Omzet', 'Uitgaven', 'Winst']: Q1 = df[kolom].quantile(0.25) Q3 = df[kolom].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR df[f'{kolom}_IQR'] = df[kolom] df[f'{kolom}_IQR_flag'] = ((df[kolom] < lower_bound) | (df[kolom] > upper_bound)) ``` 3. Visualisatie - Boxplots: voor elk focusvariabele om uitschieters visueel te identificeren. - Scatterplots: bijvoorbeeld Omzet vs Winst, gemarkeerde anomalieën. - Histograms: om de dataverdeling te bekijken. ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Boxplots for kolom in ['Omzet', 'Uitgaven', 'Winst']: plt.figure(figsize=(8,4)) sns.boxplot(x=df[kolom]) plt.title(f'Boxplot van {kolom}') plt.show() # Scatterplot met anomalieën plt.figure(figsize=(8,6)) sns.scatterplot(data=df, x='Omzet', y='Winst', hue='Anomalie_Z') plt.title('Omzet vs Winst met anomalieën gemarkeerd') plt.show() ``` 4. Interpretatie - Uitschieters kunnen veroorzaakt worden door invoerfouten, uitzonderlijke marktgebeurtenissen of echte uitzonderingen. - Bijvoorbeeld: een extreem hoge omzet kan duiden op een grote promotie, terwijl een negatieve winst mogelijk op een fout in de gegevens wijst. 5. Mogelijke oorzaken van anomalieën - Data-invoerfouten - Seizoensgebonden gebeurtenissen - Last-minute kortingen of promoties - Problemen met gegevensverzameling of -verwerking 6. Behandelingsvoorstellen - Validatie en correctie van data-invoer. - Uitzonderingen markeren en nader onderzoeken. - Overweeg het verwijderen of transformeren van uitschieters afhankelijk van de context. - Gebruik robuuste statistieken die minder gevoelig zijn voor uitschieters. 7. Samenvatting en rapportage - Maak een overzicht van alle gedetecteerde anomalieën met hun records. - Voeg visualisaties toe om trends en uitschieters te illustreren. - Geef aanbevelingen voor verdere analyse of data-cleaning. Wil je dat ik op basis van je daadwerkelijke dataset een volledige analyse uitvoer, inclusief de gegenereerde rapporten en grafieken? Zo ja, stuur me dan de dataset of de relevante gegevens.

Ik help je graag anomalieën en uitschieters in je dataset te identificeren. Hier is een stapsgewijze aanpak voor je verkooptransactie- en klantgegevens: ## Stap 1: Data Inladen en Voorbereiden ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats # Data inladen df = pd.read_csv('verkooptransacties.csv') # Basis informatie over de dataset print(df.info()) print(df.describe()) ``` ## Stap 2: Z-score Detectie ```python # Z-score berekening voor focusvariabelen variabelen = ['Omzet', 'Uitgaven', 'Winst'] z_scores = np.abs(stats.zscore(df[variabelen])) # Anomalieën identificeren (drempelwaarde: |Z| > 3) anomalieën_z = df[z_scores > 3].dropna(how='all') ``` ## Stap 3: IQR Detectie ```python anomalieën_iqr = pd.DataFrame() for var in variabelen: Q1 = df[var].quantile(0.25) Q3 = df[var].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 ondergrens = Q1 - 1.5 * IQR bovengrens = Q3 + 1.5 * IQR anomalieën_iqr = pd.concat([anomalieën_iqr, df[(df[var] < ondergrens) | (df[var] > bovengrens)]]) ``` ## Stap 4: Visualisatie ```python # Boxplots voor elke variabele fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5)) for i, var in enumerate(variabelen): sns.boxplot(y=df[var], ax=axes[i]) axes[i].set_title(f'Boxplot van {var}') plt.tight_layout() plt.show() # Scatter plots voor relaties sns.pairplot(df[variabelen]) plt.show() ``` ## Stap 5: Samenvatting Anomaliedetectie ```python print("SAMENVATTING ANOMALIEDETECTIE") print("=" * 50) print(f"Totaal records: {len(df)}") print(f"Z-score anomalieën: {len(anomalieën_z)}") print(f"IQR anomalieën: {len(anomalieën_iqr)}") print("\nGemerkte records worden opgeslagen in 'anomalieën_rapport.csv'") # Exporteer anomalieën anomalieën_rapport = pd.concat([anomalieën_z, anomalieën_iqr]).drop_duplicates() anomalieën_rapport.to_csv('anomalieën_rapport.csv', index=False) ``` ## Mogelijke Oorzaken van Anomalieën: 1. **Data-invoerfouten**: Menselijke fouten bij het invoeren van transacties 2. **Speciale gebeurtenissen**: Feestdagen, promoties of uitverkoop 3. **Systeemfouten**: Technische problemen bij dataregistratie 4. **Fraude**: Ongebruikelijke transactiepatronen 5. **Uitzonderlijke klanten**: Zakelijke klanten of wholesale-aankopen ## Behandelingssuggesties: 1. **Verificatie**: Controleer anomalieën met bronvermeldingen 2. **Transformatie**: Log-transformatie voor scheve verdelingen 3. **Cap**: Grenswaarden instellen voor extreme waarden 4. **Segmentatie**: Apart analyseren van uitschieters 5. **Documentatie**: Noteer redenen voor verwijdering/aanpassing ## Interpretatie Tips: - Bekijk anomalieën in context van tijd (seizoenspatronen) - Correlatie tussen variabelen analyseren - Clusteranalyse voor patronen in anomalieën - Domain knowledge toepassen voor validatie Wil je dat ik specifieke aspecten verder uitwerk of heb je aanvullende vragen over je dataset?