Absoluut. Hier is een gestructureerde, adaptieve EDA-strategie ontworpen voor uw e-commerce verkoopdata, volledig in het Nederlands. ### **Kernprincipe: "Analyseer Incrementeel, Valideer Continu"** Het doel is niet elke dag de volledige dataset opnieuw te laden en te analyseren, maar om een systeem te bouwen dat nieuwe data intelligent integreert en de bestaande inzichten bijwerkt. --- ### **Architectuur van de Adaptieve EDA Strategie** De aanpak bestaat uit drie hoofdonderdelen: een **geautomatiseerde pijplijn**, een set **adaptieve analyses**, en een **monitoring- en validatielaag**. #### **Stap 1: Opzetten van een Geautomatiseerde Data Pijplijn** Deze pijplijn verwerkt dagelijkse updates efficiënt. 1. **Dagelijkse Data Inname:** * Maak een mapstructuur aan, bv. `./data/raw/YYYY/MM/`. Sla het dagelijkse CSV-bestand hier op met een consistente naamgeving (bv. `sales_YYYY-MM-DD.csv`). * Gebruik een simpel script (Python met `pandas`) of een tool zoals `Apache Airflow`/`Prefect` om dit proces te automatiseren (bijv. bestanden van een e-mail of FTP-server te halen). 2. **Incrementele Verwerking i.p.v. Volledige Herlading:** * **Master Dataset:** Behoud een hoofdbestand (bijv. een `feather` of `parquet` bestand voor snelheid) met alle historische data. * **Nieuwe Data:** Lees het nieuwe dagelijkse bestand in. **Controleer op duplicaten** op basis van een unieke identifier (bv. transactie-ID, of een combinatie van datum, product-id en tijdstip). * **Correcties Afhandelen:** Identificeer records met dezelfde unieke ID maar gewijzigde details (hoeveelheid, prijs). Het beleid hiervoor moet worden vastgesteld: * *Optie 1 (Aanbevolen):* Houd een `laatst_bewerkt` timestamp bij. De laatste correctie is leidend. * *Optie 2:* Markeer de oude record als "ongeldig" en voeg de gecorrigeerde record als een nieuwe regel toe. * **Samenvoegen:** Voeg de nieuwe en gecorrigeerde records toe aan de Master Dataset en sla deze opnieuw op. #### **Stap 2: Ontwikkelen van Adaptieve Analyse Modules** Deze modules draaien na de data-inname en updaten de belangrijkste metrics en visualisaties. 1. **Dagelijkse Samenvatting Tabel:** * Bereken elke dag kernmetrics voor de **nieuwe data** van die dag: `totaal_verkopen`, `aantal_transacties`, `aantal_unieke_producten`. * Sla deze dagelijkse samenvatting op in een apart bestand (een "roll-up" tabel). Dit is de bron voor je trendanalyses en is veel sneller te queryen dan de volledige dataset. 2. **Adaptieve Trendanalyse:** * **Rolling Metrics:** Gebruik de dagelijkse samenvattingtabel om rolling averages (bijv. 7-daags en 30-daags gemiddelde van de verkopen) te berekenen. Deze passen zich automatisch aan en gladden de trends. * **Automatische Trenddetectie:** Implementeer een simpele check (bv. of de huidige waarde buiten 2 standaarddeviaties van de rolling average valt) om plotselinge pieken of dalen te signaleren. 3. **Dynamische Top-N Producten Lijst:** * Bereken de totale verkoop (hoeveelheid * prijs) per product over een **variabel tijdvenster** (laatste 7 dagen, laatste 30 dagen, maand-tot-datum). * Genereer automatisch een lijst of visualisatie (bijv. een horizontale bar chart) van de top 10 producten voor het gekozen tijdvenster. Dit geeft altijd een actueel beeld. 4. **Seizoensanalyse met Vergelijkende Jaar-over-Jaar (YoY) Weergave:** * Groepeer de data per weeknummer of maand. * Vergelijk de metrics (bv. totale verkoop) van de **huidige periode** (bijv. week 25 van 2024) met **exact dezelfde periode een jaar geleden** (week 25 van 2023). * Bereken het YoY groeipercentage: `(huidige_waarde - vorige_waarde) / vorige_waarde * 100%`. Dit is een krachtige, adaptieve seizoensindicator. #### **Stap 3: Implementeren van een Monitoring- en Validatielaag** Dit zorgt voor de betrouwbaarheid van de automatische analyses. 1. **Data Quality Checks (DQC):** * Voer na elke data-inname automatisch checks uit op de nieuwe data: * Zijn er ontbrekende (`NaN`) waarden in kritieke kolommen? * Zijn de prijs en hoeveelheid positieve getallen? * Valt de datum binnen een verwacht bereik? * Log de resultaten. Bij ernstige afwijkingen, genereer een waarschuwing (e-mail, Slack) voor handmatige interventie. 2. **Automatische Rapportage:** * Genereer een dagelijks digest-rapport (bijv. een HTML-bestand met `Jinja2` of een PDF) dat bevat: * Belangrijkste trends van de dag (verkopen vs. rolling average). * Lijst met top-producten. * Opvallende YoY ontwikkelingen. * Samenvatting van de data quality checks. * Dit rapport is je "eerste blik" zonder dat je code hoeft te draaien. 3. **Version Control voor Data:** * Overweeg een eenvoudig vorm van data versioning. Sla wekelijkse of maandelijkse snapshots van de Master Dataset op. Dit stelt je in staat om, mocht er een fout optreden, terug te kunnen gaan naar een eerdere, goede versie. --- ### **Technologische Stack Suggestie** * **Taal:** Python (de facto standaard voor EDA). * **Bibliotheken:** * `pandas` voor data manipulatie. * `matplotlib` & `seaborn` voor visualisaties. * `plotly` of `altair` voor interactieve dashboards. * `great_expectations` voor robuuste data quality checks. * **Orchestration:** `Apache Airflow`, `Prefect`, of zelfs eenvoudige `cron` jobs om de dagelijkse scripts aan te sturen. * **Dashboard:** Een eenvoudig lokaal `streamlit` of `grafana` dashboard dat de laatste metrics en visualisaties laadt, geeft de meeste inzichten direct weer. ### **Samenvatting van de Werkstroom** 1. **'s Ochtends:** Nieuw CSV-bestand arriveert. 2. **Automatisch Script:** * Laadt nieuwe data en master data. * Voert DQC's uit, logt resultaten. * Verwerkt correcties en voegt nieuwe records toe. * Werkt de dagelijkse samenvattingtabel bij. * Bereken de nieuwe trends, top-producten en YoY metrics. * Genereert een update voor het dashboard en een digest-rapport. 3. **Analist:** Ontvangt het rapport en checkt het dashboard voor de laatste inzichten. Grijpt alleen in bij waarschuwingen van de DQC. Deze aanpak minimaliseert handmatig werk, maximaliseert de actualiteit van je inzichten en zorgt voor een robuust systeem dat mee kan groeien met je data.