Uitgebreid Kader voor Datakwaliteitsbeoordeling van Maandelijkse Verkoopgegevens Inleiding Dit document biedt een gedetailleerd plan en methodologie voor het beoordelen van de datakwaliteit van uw maandelijkse verkoopgegevens, inclusief productdetails en omzet. Het doel is om de dataset te optimaliseren voor een betrouwbare en inzichtelijke exploratieve data-analyse (EDA). I. Doelstellingen van de Kwaliteitsbeoordeling - Identificeren van datakwaliteitsproblemen zoals ontbrekende waarden en conflicterende invoer. - Kwantificeren van de impact van deze problemen op de analyse. - Voorstellen van concrete verbetermaatregelen om de integriteit en betrouwbaarheid van de dataset te waarborgen. II. Data-inventarisatie en Voorbereiding 1. Data-inventarisatie - Verken de structuur van alle tabbladen in het XLSX-bestand. - Documenteer variabelen, datatypen, en verwachte datavormen. 2. Data-extractie - Laad alle tabbladen in een analyse-omgeving (bijvoorbeeld Python met pandas of R). - Controleer op consistente formaten en datamodel. III. Data Kwaliteitsbeoordeling A. Ontbrekende Waarden 1. Detectie - Voor elke kolom, bereken het percentage ontbrekende waarden. - Visualiseer ontbrekende data met heatmaps of barplots. 2. Impactanalyse - Bepaal welke variabelen kritisch zijn voor de analyse. - Evalueer de invloed van ontbrekende data op statistische analyses of modellen. 3. Conformiteitscontrole - Controleer of ontbrekende waarden systematisch voorkomen in bepaalde tabbladen of kolommen. B. Conflicterende of Onlogische Invoer 1. Consistentiecontrole - Controleer op inconsistent gebruikte eenheden (bijvoorbeeld valuta, datumnotatie). - Identificeer afwijkingen of typfouten in categorische data (bijvoorbeeld productnamen). 2. Validatie van Datapunten - Controleer of numerieke waarden binnen verwachte grenzen liggen (bijvoorbeeld geen negatieve omzet). - Verifieer dat datums correct en binnen de juiste tijdsperiode vallen. 3. Relatiecontroles - Analyseer de consistentie tussen tabbladen (bijvoorbeeld of productdetails overeenkomen met verkooprecords). C. Data-integriteit 1. Dubbele invoer - Detecteer dubbele records op basis van unieke identifiers. 2. Referentiële integriteit - Controleer of productcodes en andere referenties correct en consistent zijn. IV. Kwantificering van Problemen - Bereken het percentage en het absolute aantal records met problemen. - Bepaal de mate van verstoring in de dataset (bijvoorbeeld via impact scores of gewichtingschema's). - Documenteer de ernst en frequentie van elk probleemtype. V. Rapportage en Documentatie - Maak een overzichtelijk rapport met: - Beschrijving van gevonden problemen. - Visualisaties van de datakwaliteitstatus. - Kwantitatieve analyses van de impact. - Aanbevelingen voor verbetering. VI. Aanbevelingen en Correctieve Acties 1. Data Cleaning - Vul ontbrekende waarden aan waar mogelijk (bijvoorbeeld met gemiddelde, mediaan, of via imputatie). - Verwijder of corrigeer conflicterende invoer. - Normaliseer datumnotaties, valuta, en categorische gegevens. 2. Data Governance - Stel richtlijnen op voor datainvoer en -validatie. - Implementeer controles bij data-invoer om toekomstige problemen te voorkomen. 3. Data Validatieproces - Ontwikkel scripts of procedures voor automatische datakwaliteitscontroles vóór analyse. VII. Voorbereiding voor Exploratieve Data-analyse - Na het corrigeren en verbeteren van de dataset: - Voer een laatste controle uit. - Documenteer alle genomen stappen en wijzigingen. - Zorg dat de dataset klaar is voor diepgaande analyse. VIII. Conclusie Dit kader biedt een gestructureerde aanpak voor het beoordelen en verbeteren van de datakwaliteit van uw verkoopgegevens. Door systematisch problemen te identificeren, te kwantificeren en te adresseren, legt u een solide basis voor betrouwbare en waardevolle exploratieve data-analyse. Aanbevolen Tools - Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn) - R (tidyverse, DataExplorer) - Excel voor basiscontroles - Visualisatietools voor rapportage Implementatieplan - Stap 1: Data-inventarisatie en initiële verkenning. - Stap 2: Detectie van datakwaliteitsproblemen. - Stap 3: Kwantificering en prioritering. - Stap 4: Correctieve acties en documentatie. - Stap 5: Validatie en voorbereiding op EDA. Met dit uitgebreide kader bent u in staat om uw dataset op een grondige en systematische wijze te beoordelen en te verbeteren, wat de betrouwbaarheid van uw exploratieve data-analyse aanzienlijk zal vergroten.

Absoluut. Hier is een uitgebreid, gestructureerd kader in het Nederlands voor het beoordelen en verbeteren van de datakwaliteit van uw maandelijkse verkoopdataset, specifiek ontworpen als voorbereiding op een Exploratieve Data-analyse (EDA). --- ### **Kader voor Datakwaliteitsbeoordeling: Maandelijkse Verkoopgegevens** **Doelstelling:** Het systematisch identificeren, kwantificeren en oplossen van datakwaliteitskwesties om een schone, betrouwbare dataset te creëren die geschikt is voor robuuste EDA en latere modellering. **Fase 1: Voorbereiding en Eerste Verkenning (Data Understanding)** 1. **Dataset-inventarisatie:** * **Tabbladen Documenteren:** Maak een lijst van alle tabbladen in het XLSX-bestand. Noteer de vermoedelijke inhoud van elk tabblad (bijv., "Hoofdtransacties", "Productlookup", "Klantgegevens"). * **Metadata Verzamelen:** Identificeer voor elk tabblad: * Het aantal rijen en kolommen. * De vermoedelijke datatypes van elke kolom (datum, numeriek, tekst, categorie). * Een korte beschrijving van elke kolom (bijv., `ProductID`, `Verkoopdatum`, `Aantal_verkocht`, `Eenheidsprijs`, `TotaalBedrag`). 2. **Data Inladen en Consolidatie:** * Gebruik een programmeertaal zoals Python (pandas) of R (tidyverse) om de data in te lezen. Dit maakt reproduceerbare analyses mogelijk. * Als de maandelijkse data over meerdere tabbladen of bestanden is verspreid, plan je de strategie om deze samen te voegen tot één coherent dataframe voor EDA. **Fase 2: Methodologie voor Kwaliteitsbeoordeling (Data Assessment)** De assessment richt zich op de zes kern dimensies van datakwaliteit: 1. **Volledigheid (Completeness) - Ontbrekende waarden:** * **Identificatie:** Bereken het percentage ontbrekende (`NA`, `NaN`, lege cellen) waarden voor elke kolom. * **Kwantificering:** Rangschik kolommen van hoog naar laag percentage ontbrekende waarden. * **Impact:** Een hoog percentage ontbrekende waarden in sleutelkolommen (zoals `ProductID` of `TotaalBedrag`) maakt analyses onbetrouwbaar. Ontbrekende waarden in `Klantnaam` zijn wellicht minder kritiek voor een productgerichte EDA. 2. **Nauwkeurigheid (Accuracy) & Geldigheid (Validity) - Conflicterende invoer:** * **Identificatie:** * **Logische Controles:** Creëer regels om inconsistenties te vinden. Bijvoorbeeld: * `TotaalBedrag != (Aantal_verkocht * Eenheidsprijs)` * `Verkoopdatum` ligt in de toekomst. * `Aantal_verkocht` is negatief (behalve als retouren zijn toegestaan). * **Domeinvalidatie:** Controleer of waarden binnen acceptabele grenzen vallen. Bijv., `Eenheidsprijs` > 0, `Productcategorie` behoort tot een vaste lijst. * **Datatype-check:** Zijn datums correct opgemaakt? Zijn numerieke velden niet per ongeluk als tekst opgeslagen? * **Kwantificering:** Tel het aantal rijen dat elke logische regel overtreedt. 3. **Consistentie (Consistency):** * **Identificatie:** Kijk of data uniform is tussen verschillende tabbladen. Bijvoorbeeld: komt elke `ProductID` uit het transactietabblad ook voor in het productlookup-tabblad? (Referentiële integriteit). * **Kwantificering:** Tel het aantal "wees"-rijen (rijen in het transactietabblad zonder bijbehorende productinformatie). 4. **Uniciteit (Uniqueness):** * **Identificatie:** Zoek naar volledig dubbele rijen. * **Kwantificering:** Tel het aantal dubbele rijen. Onderzoek of deze legitiem zijn (bijv., twee identieke transacties op dezelfde dag) of een fout. 5. **Actualiteit (Timeliness):** * **Identificatie:** Zijn de maandelijkse gegevens up-to-date en volgens het verwachte schema aangeleverd? Zitten er hiaten in de tijdreeks? * **Kwantificering:** Plot een simpele tijdlijn van het aantal transacties per maand om gaten of outliers te visualiseren. 6. **Uniformiteit (Uniformity):** * **Identificatie:** Zijn eenheden en formaten consistent? Bijv., is de prijs altijd in EUR? Is de datum altijd `DD-MM-JJJJ`? Staat een productnaam overal exact identiek geschreven (`Appel` vs. `appel`)? * **Kwantificering:** Groepeer tekstwaarden om spellingvarianten te vinden. **Fase 3: Documentatie en Aanbevelingen (Reporting)** Creëer een uitgebreid document met de volgende onderdelen: 1. **Executive Summary:** Een beknopt overzicht (max. 1 pagina) van de belangrijkste bevindingen, de algemene kwaliteitsscore van de dataset en de top 3 aanbevelingen. 2. **Gedetailleerde Bevindingen per Dimensie:** * Gebruik een tabel per kwaliteitsdimensie. * **Kolommen:** Kwaliteitsdimensie, Specifiek Probleem, Kolomnaam, Aantal/Percentage getroffen rijen, Geschatte impact op EDA (Hoog/Medium/Laag), Aanbeveling voor oplossing. * **Voorbeeldrij:** | Dimensie | Probleem | Kolom | Aantal | Impact | Aanbeveling | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Volledigheid** | Ontbrekende waarden | `KlantPostcode` | 450 (15%) | Laag | Verwijder kolom voor product-EDA of label als 'Onbekend'. | | **Nauwkeurigheid** | `TotaalBedrag ≠ Aantal * Prijs` | `TotaalBedrag` | 28 (0.9%) | **Hoog** | Herbereken `TotaalBedrag` indien mogelijk, anders flaggen en onderzoeken. | 3. **Visualisaties:** Gebruik grafieken zoals staafdiagrammen (voor ontbrekende waarden per kolom), boxplots (voor uitschieters in numerieke waarden) en tijdreeksen om de problemen effectief te communiceren. 4. **Concrete Actieplan (Data Cleaning Protocol):** * **Prioritering:** Groepeer aanbevelingen op basis van impact (Hoog eerst). * **Specifieke Stappen:** * *Voor ontbrekende waarden:* Definieer strategie per kolom: verwijderen, imputeren met gemiddelde/mediaan, of "Onbekend" labelen. * *Voor inconsistenties:* Schrijf correctiecode (bijv., `df['TotaalBedrag'] = df['Aantal_verkocht'] * df['Eenheidsprijs']`). * *Voor duplicaten:* Beslis of je ze verwijdert of behoudt. * *Voor domeinfouten:* Leg een mapping aan om categorieën te standaardiseren (bijv., alle varianten van "Appel" naar "Appel"). * **Validatie:** Beschrijf hoe de effectiviteit van de schoonmaak wordt gecontroleerd (bijv., de kwaliteitschecks opnieuw draaien en een daling in problemen zien). **Fase 4: Implementatie en Herassessment** 1. **Voer het schoonmaakplan uit** op een *kopie* van de originele dataset. 2. **Draai de kwaliteitschecks opnieuw** op de gereinigde dataset. 3. **Documenteer de verbetering:** Toon in het eindrapport de "voor" en "na" statistieken om de vooruitgang in datakwaliteit aan te tonen. 4. **Lever de schone dataset en het volledige rapport op.** De dataset is nu klaar voor een betrouwbare Exploratieve Data-analyse. --- ### **Praktische Hulpmiddelen (Tooling)** * **Python (Aanbevolen):** Gebruik `pandas` voor data manipulatie, `numpy` voor numerieke berekeningen, en `matplotlib`/`seaborn` voor visualisaties. * **R:** Gebruik de `tidyverse` collectie van packages (o.a. `dplyr`, `ggplot2`). * **Scripting:** Zorg dat alle stappen in een script (bijv., Jupyter Notebook of R Markdown) worden gezet. Dit zorgt voor transparantie, reproduceerbaarheid en herbruikbaarheid voor volgende maandelijkse datasets. Dit kader geeft u een wetenschappelijke, gedocumenteerde en actionable aanpak om de integriteit van uw data te waarborgen, wat de basis vormt voor zinvolle inzichten uit uw Exploratieve Data-analyse.