Natuurlijk! Hier is een op maat gemaakte samplingstrategie om je dataset te verkleinen, terwijl je representatieve en informatieve steekproeven behoudt voor snelle en efficiënte Exploratieve Data Analyse (EDA): Stap 1: Analyseer de dataset - Lees een klein deel van dataset.csv in om de structuur te begrijpen (kolomnamen, datatypes). - Identificeer belangrijke variabelen zoals klantdemografie, transactiebedragen, frequenties, en eventuele categoriale variabelen. Stap 2: Bepaal de stratificatie - Kies stratificatievariabelen die representatief zijn voor de gehele dataset, bijvoorbeeld: - Categorieën van klantsegmenten (bijvoorbeeld leeftijdsgroepen, regio’s) - Transactievolumes of -bedragen - Accounttypes - Doel: voorkom dat bepaalde groepen ondervertegenwoordigd worden in de steekproef. Stap 3: Stratificatie en proportionele sampling - Verdeel de volledige dataset in strata op basis van de geselecteerde variabelen. - Voer een proportionele sampling uit binnen elk stratum, zodat de verhouding in de steekproef gelijk blijft aan die in de totale dataset. - Bijvoorbeeld: Als 30% van je klanten uit regio A komt, zorg er dan voor dat 30% van de steekproef ook uit regio A bestaat. Stap 4: Steekproefgrootte bepalen - Bepaal de gewenste grootte van de steekproef, bijvoorbeeld 5-10% van de totale dataset, afhankelijk van de geheugenlimiet en de variabiliteit. - Gebruik de formule voor steekproefgrootte op basis van de gewenste precisie en betrouwbaarheid, indien nodig. Stap 5: Implementatie in Python (bijvoorbeeld) ```python import pandas as pd import numpy as np # Stap 1: Dataset inlezen df = pd.read_csv('dataset.csv') # Stap 2: Stratificatievariabelen kiezen strata_vars = ['regio', 'leeftijdsgroep', 'account_type'] # Stap 3 & 4: Proportionele stratificatie en sampling def stratified_sampling(df, strata_vars, sample_fraction): # Maak strata strata = df.groupby(strata_vars) # Verzamel samples samples = [] for name, group in strata: n = int(len(group) * sample_fraction) samples.append(group.sample(n=n, random_state=42)) return pd.concat(samples) sample_fraction = 0.05 # 5% van elke stratum sampled_df = stratified_sampling(df, strata_vars, sample_fraction) # Stap 5: Berekenen gemiddelden en standaarddeviaties result = sampled_df.describe().loc[['mean', 'std']] print(result) ``` Stap 6: Resultaat gebruiken - Analyseer de `result` voor inzicht in de gemiddelde waarden en spreidingen van je variabelen in de verkleinde dataset. Optioneel: - Voer meerdere runs uit met verschillende samplingpercentages om stabiliteit te controleren. - Controleer of de steekproef representatief is door vergelijkingen te maken met de volledige dataset (indien mogelijk). Door deze aanpak behoud je de belangrijkste variatie en representativiteit, terwijl je dataset kleiner wordt en je snel inzichten kunt verkrijgen voor je EDA.

Op basis van uw beschrijving ontwikkel ik een gestratificeerde steekproeftrekking strategie die optimaal is voor uw banktransactiedata: **Aanbevolen Sampling Strategie: Gestratificeerde Steekproef op Tijd en Klantsegment** **Stap 1: Data Verkenning (op subset)** - Lees eerst alleen de kolomkoppen in: `pd.read_csv('dataset.csv', nrows=0)` - Analyseer klantcategorieën en tijdverdeling via een initiële sample (bijv. 10.000 rijen) **Stap 2: Stratificatie Variabelen** - Stratificeer op: Jaar/maand (tijd dimensie) + Klanttype (bijv. retail/zakelijk) - Behoud de seizoenspatronen en klantsegment verdeling **Stap 3: Sample Grootte Bepaling** - Start met 5-10% van de data (afhankelijk van geheugenlimiet) - Gebruik formule: `n = (Z^2 * p*(1-p)) / e^2` voor proportionele allocatie **Stap 4: Implementatie in Python** ```python import pandas as pd import numpy as np # Lees alleen benodigde kolommen voor stratificatie chunk = pd.read_csv('dataset.csv', usecols=['datum', 'klant_type'], nrows=10000) # Creëer stratificatie variabelen chunk['jaar_maand'] = pd.to_datetime(chunk['datum']).dt.to_period('M') chunk['strata'] = chunk['jaar_maand'].astype(str) + '_' + chunk['klant_type'] # Proportional allocation sampling strata_counts = chunk['strata'].value_counts(normalize=True) sample_size = 50000 # Pas aan based op geheugen sample_strata_sizes = (strata_counts * sample_size).round().astype(int) # Trek gestratificeerde steekproef samples = [] for stratum, size in sample_strata_sizes.items(): stratum_data = pd.read_csv('dataset.csv', skiprows=lambda x: x>0 and not (/* stratum filter logica */), nrows=size) samples.append(stratum_data) final_sample = pd.concat(samples) # Bereken gewenste statistieken numeric_cols = final_sample.select_dtypes(include=[np.number]).columns resultaten = final_sample[numeric_cols].agg(['mean', 'std']) print("Steekproef statistieken:") print(resultaten) ``` **Waarschuwingen & Aanbevelingen:** - Gebruik `dtype` optimalisatie bij het inlezen - Overweeg parquet format voor betere compressie - Verifieer representativiteit door steekproef vs populatie vergelijking - Gebruik incremental EDA voor zeer grote datasets **Alternatieve Benadering:** Systematische steekproef als de data willekeurig geordend is: ```python sample_fraction = 0.05 # 5% steekproef systematic_sample = pd.read_csv('dataset.csv', skiprows=lambda i: i>0 and i%int(1/sample_fraction)!=0) ``` Deze aanpak minimaliseert informatieverlies door cruciale patronen in tijd en klantsegmenten te behouden, terwijl de rekenlast aanzienlijk vermindert.