Uitvoering van een grondige verkennende data-analyse voor jouw klantgegevens: Stap 1: Data-inlees en voorbereiding - Laad het CSV-bestand in met bijvoorbeeld pandas in Python: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Data inladen df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Eerste verkenning print(df.head()) print(df.info()) ``` Stap 2: Descriptieve statistieken - Bekijk basisstatistieken: ```python print(df.describe(include='all')) ``` Stap 3: Visualisatie van de verdelingen a) Histogrammen voor numerieke variabelen (Leeftijd) ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.histplot(df['Leeftijd'], bins=20, kde=True) plt.title('Verdeling van Leeftijd') plt.xlabel('Leeftijd') plt.ylabel('Frequentie') plt.show() ``` b) Boxplot voor Leeftijd om outliers te identificeren ```python plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.boxplot(x=df['Leeftijd']) plt.title('Boxplot van Leeftijd') plt.xlabel('Leeftijd') plt.show() ``` c) Visualisatie van categorische variabelen (Geslacht, Locatie) - Frequentieverdeling ```python plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.countplot(x='Geslacht', data=df) plt.title('Verdeling Geslacht') plt.show() plt.figure(figsize=(10, 4)) sns.countplot(y='Locatie', data=df) plt.title('Verdeling Locatie') plt.show() ``` Stap 4: Outlier detectie en interpretatie - Uit de boxplots en histogrammen kun je afwijkende waarden (outliers) herkennen, vooral in de leeftijdsverdeling. - Outliers kunnen invloed hebben op analyses zoals regressie of clustering. Stap 5: Conclusies en verdere stappen - De histogrammen geven inzicht in de frequentieverdeling; bijvoorbeeld of de leeftijd normaal verdeeld is of scheef. - Outliers in leeftijd (bijvoorbeeld zeer jonge of oude klanten) kunnen verder worden onderzocht of mogelijk worden uitgefilterd. - Categorische variabelen kunnen worden geanalyseerd voor eventuele onbalans. Samenvatting: Deze analyse biedt inzicht in de verdeling van de belangrijkste variabelen, identificeert mogelijke outliers en bereidt je voor op verdere analyses zoals segmentatie of voorspellende modellen. Indien gewenst, kan ik ook helpen met het uitvoeren van de analyses op jouw specifieke dataset of het schrijven van script voor geautomatiseerde rapportages.

Zeker, ik zal een stapsgewijze verkennende data-analyse (EDA) uitvoeren voor uw dataset. Hier is het uitgebreide analyseplan in het Nederlands: --- **Grondige Verkennende Data-Analyse Plan** **1. Data Inladen en Eerste Inspectie** - Lees het CSV-bestand in met pandas (`pd.read_csv()`) - Controleer basisinformatie: `.info()`, `.shape`, `.describe()` - Zoek naar ontbrekende waarden met `.isnull().sum()` **2. Univariate Analyse (Per Variabele)** **Leeftijd:** - Histogram: Verdeling van leeftijden (bins aanpassen voor detail) - Boxplot: Identificeer outliers (waarden buiten 1.5*IQR) - Metrische analyse: - Mean, median, skewness - Aantal outliers en extreme waarden **Geslacht:** - Staafdiagram: Frequentie per categorie (man/vrouw/overig) - Controleer ongebruikelijke categorieën of inconsistenties **Locatie:** - Staafdiagram: Top 10 meest voorkomende locaties - Frequentietabel voor alle waarden - Identificeer zeldzame/spellingvarianten **3. Outlier Detectie Strategie** - Boxplot-methode voor numerieke variabelen - Visuele inspectie van histogramstaarten - Contextuele beoordeling (bv. leeftijd > 100 jaar) - Documentatie van outlierpercentages per variabele **4. Visualisatie Code Voorbeeld** ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Data inladen df = pd.read_csv('klantgegevens.csv') # Leeftijd histogram plt.figure(figsize=(10,6)) sns.histplot(df['Leeftijd'], bins=30, kde=True) plt.title('Verdeling van Leeftijden') plt.show() # Leeftijd boxplot plt.figure(figsize=(8,6)) sns.boxplot(x=df['Leeftijd']) plt.title('Boxplot Leeftijd - Outlier Detectie') plt.show() # Geslacht verdeling plt.figure(figsize=(8,6)) df['Geslacht'].value_counts().plot(kind='bar') plt.title('Verdeling Geslacht') plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` **5. Verwachtte Inzichten & Impact Analyse** **Potentiële Bevindingen:** - Leeftijd: Mogelijke outliers (extreem jonge/oude waarden) - Geslacht: Onevenwichtige verdeling mogelijk van invloed op analyses - Locatie: Concentratie in specifieke regio's **Impact op Verdere Analyses:** - Outliers kunnen statistische modellen scheeftrekken - Ongebalanceerde categorieën vereisen mogelijk stratificatie - Locatie-clusters suggereren geografische segmentatie **6. Aanbevelingen voor Data Preprocessing** - Overweeg outlier behandeling (verwijderen/transformeren) - Categorische variabelen omzetten voor modeling - Normalisatie/standardisatie van leeftijd indien nodig **7. Rapportage** - Documenteer percentage ontbrekende waarden per variabele - Noteer aantal geïdentificeerde outliers per variabele - Beschrijf data kwaliteit issues en oplossingsrichtingen --- **Volgende Stappen:** Ik adviseer deze analyse uit te voeren alvorens over te gaan naar multivariate analyses of predictive modeling. De bevindingen zullen directe impact hebben op uw keuzes in data preprocessing en modelselectie. Wilt u dat ik specifieke aspecten verder uitwerk of heeft u aanvullende variabelen die geanalyseerd moeten worden?