Uitgebreide checklist voor datavoorbewerking van verkooptransacties en klantdemografie voor EDA Stap 1: Data-invoer en initiële inspectie - Lees het CSV-bestand in met een geschikte tool (bijvoorbeeld pandas in Python). - Controleer de gegevens met .head(), .info() en .describe() om inzicht te krijgen in de structuur, datatypes en statistieken. - Identificeer kolommen met ontbrekende waarden, onregelmatigheden of ongeschikte datatypes. Stap 2: Omgaan met ontbrekende waarden - Identificeer kolommen met ontbrekende data: ```python ontbrekende_waarden = df.isnull().sum() ``` - Bepaal de aard van de ontbrekende waarden: - Zijn ze willekeurig of geconcentreerd in bepaalde kolommen? - Zijn de kolommen essentieel voor analyse? - Voor numerieke kolommen: - Als ontbrekende waarden klein deel uitmaken (<5%), overweeg dan imputatie met gemiddelde of mediaan. - Als een kolom veel ontbreekt (>30%), overweeg dan verwijderen. - Voor categorische kolommen: - Imputeer met de meest voorkomende waarde (modus). - Alternatief: voeg een nieuwe categorie toe zoals 'Onbekend'. - Verwijder rijen of kolommen indien: - Het ontbreken van gegevens niet relevant is of de kwaliteit aanzienlijk beïnvloedt. - Bijvoorbeeld: ```python df.dropna(subset=['belangrijke_kolom'], inplace=True) ``` Stap 3: Omgaan met onregelmatigheden en datakwaliteit - Controleer op dubbele records: ```python df.drop_duplicates(inplace=True) ``` - Controleer op inconsistenties in categorische data (bijvoorbeeld spellingsfouten, hoofdlettergebruik): - Normaliseer tekst (lowercase, strip whitespace). - Groepeer gelijkaardige categorieën indien nodig. - Controleer op outliers in numerieke data (bijvoorbeeld verkoopbedragen, klantleeftijd): - Gebruik boxplots of z-score methoden. - Overweeg het verwijderen of transformeren van extreme outliers. Stap 4: Normalisatie en schaalverdeling - Selecteer numerieke kenmerken die relevant zijn voor analyse (bijvoorbeeld verkoopbedrag, klantleeftijd). - Normaliseer of standardiseer numerieke data: - Normalisatie (min-max scaling): brengt waarden op een 0-1 schaal. - Standardisatie (z-score): centrerende data op 0 met een standaarddeviatie van 1. - Bijvoorbeeld met scikit-learn: ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler scaler = MinMaxScaler() df[['verkoopbedrag', 'klantleeftijd']] = scaler.fit_transform(df[['verkoopbedrag', 'klantleeftijd']]) ``` Stap 5: Encodering van categorische variabelen - Converteer categorische gegevens naar numerieke formaten: - One-hot encoding voor nominale variabelen: ```python df = pd.get_dummies(df, columns=['categorie_kolom']) ``` - Label encoding voor ordinale variabelen (indien aanwezig). Stap 6: Tijd- en datumgegevens - Controleer op datumnotaties en converteer naar datetime-indeling: ```python df['datum'] = pd.to_datetime(df['datum'], errors='coerce') ``` - Voeg indien relevant extra features toe (bijvoorbeeld dag van de week, maand, seizoen). Stap 7: Controle en validatie - Controleer of alle ontbrekende waarden zijn aangepakt: ```python df.isnull().sum() ``` - Verifieer dat de data correct is genormaliseerd en gecodeerd. - Maak een samenvatting van de voorbewerking: - Aantal verwijderde/dubbele records - Aantal missing values ingevuld - Normalisatie- en encoderingstappen uitgevoerd Stap 8: Documentatie en voorbereiding voor EDA - Sla de voorbewerkte dataset op: ```python df.to_csv('voorbewerkt_dataset.csv', index=False) ``` - Documenteer alle stappen en keuzes voor transparantie en reproduceerbaarheid. Deze checklist zorgt ervoor dat je dataset schoon, consistent en voorbereid is voor een effectieve en nauwkeurige exploratieve data-analyse.

Absoluut. Hier is een uitgebreide, stapsgewijze checklist voor datavoorbewerking, specifiek afgestemd op uw dataset met verkooptransacties en klantdemografie. --- ### **Uitgebreide Checklist voor Datavoorbewerking: Verkooptransacties & Klantdemografie** **Doel:** Deze checklist leidt u door het kritieke voorbewerkingsproces om uw dataset te zuiveren, te structureren en te normaliseren. Dit vormt een robuuste basis voor een nauwkeurige en efficiënte Exploratieve Data Analyse (EDA). **Gebruikte Tools (Suggestie):** Python met Pandas, NumPy, en Scikit-learn bibliotheken zijn de industriestandaard voor dit werk. --- ### **Deel 1: Eerste Verkenning en Begrip van de Data** *Voer deze stappen uit direct na het inlezen van het CSV-bestand.* 1. **📊 Data Inladen en Eerste Inspectie** * **Stap:** Lees het CSV-bestand in een pandas DataFrame (bijv. `df = pd.read_csv('bestandsnaam.csv')`). * **Uitleg:** Controleer of de data correct is ingeladen zonder errors. * **Specifieke Check:** Kijk of de kolommen die je verwacht (zoals `klant_id`, `product_id`, `bedrag`, `datum`, `leeftijd`, etc.) aanwezig zijn. 2. **🔍 Algemene Dataset Info** * **Stap:** Gebruik `df.info()`. * **Uitleg:** Dit geeft een overzicht van het aantal entries, het aantal kolommen, de datatypes (object, int64, float64) en het aantal non-null values per kolom. **Dit is je eerste indicatie van ontbrekende waarden.** 3. **📈 Eerste Statistische Samenvatting** * **Stap:** Gebruik `df.describe()`. * **Uitleg:** Toont een statistische samenvatting (count, mean, std, min, max, percentielen) voor alle numerieke kolommen. Let op extreme min/max waarden die op outliers kunnen duiden. 4. **👀 Eerste Weergave van de Data** * **Stap:** Gebruik `df.head()` en `df.tail()`. * **Uitleg:** Bekijk de eerste en laatste paar rijen om een gevoel te krijgen voor de data en de opmaak ervan. --- ### **Deel 2: Omgaan met Ontbrekende Waarden (Missing Values)** *Identificeer en behandel ontbrekende data strategisch, kolom voor kolom.* 5. **✅ Identificatie van Ontbrekende Waarden** * **Stap:** Gebruik `df.isnull().sum()`. * **Uitleg:** Kwantificeer exact hoeveel ontbrekende waarden er in elke kolom zitten. Maak onderscheid tussen numerieke en categorische kolommen. 6. **🤔 Analyse van het Ontbrekingspatroon** * **Stap:** Onderzoek of de ontbrekende waarden willekeurig zijn of een patroon volgen (bijv. ontbrekende leeftijden alleen bij nieuwe klanten zonder profiel). * **Uitleg:** Dit bepaalt de beste strategie voor behandeling. Gebruik visualisaties ( zoals een missingno matrix) om patronen te zien. 7. **Strategie 1: Verwijderen (Dropping)** * **Stap:** Overweeg `df.dropna()`. * **Toepassing:** Alleen als de hoeveelheid ontbrekende data zeer klein is (minder dan 1-2% van de totale dataset) en volledig willekeurig. Verwijder nooit zomaar rijen met belangrijke transactiedata. 8. **Strategie 2: Imputatie (Invullen) - Numerieke Kolommen** * **Stap:** Gebruik `df['kolom'].fillna(...)`. * **Suggesties voor uw dataset:** * `leeftijd`: Overweeg invullen met de **mediaan** (minder gevoelig voor outliers) of de gemiddelde leeftijd per segment (bijv. per `woonplaats`). * `transactiebedrag`: Als er bedragen ontbreken (onwaarschijnlijk, maar mogelijk), is de **mediaan** een veilige keuze. * `verzendkosten`: Indien van toepassing, vul aan met 0 (gratis verzending) of het gemiddelde/mediane verzendtarief. 9. **Strategie 3: Imputatie - Categorische Kolommen** * **Stap:** Gebruik `df['kolom'].fillna('Onbekend')` of `df['kolom'].fillna(df['kolom'].mode()[0])`. * **Suggesties voor uw dataset:** * `geslacht`, `woonplaats`: Vul aan met een nieuwe categorie zoals **"Onbekend"** of **"Niet Gespecificeerd"**. Dit behoudt de rij en geeft informatie over het ontbrekende patroon. * `klantsegment`: Vul aan met de **modus** (meest voorkomende waarde) of creëer een "Onbekend" segment. --- ### **Deel 3: Normalisatie van Numerieke Kenmerken** *Zorg ervoor dat numerieke features dezelfde schaal hebben voor een eerlijke vergelijking tijdens EDA.* 10. **📏 Identificatie van Te Normaliseren Kenmerken** * **Stap:** Bekijk de output van `df.describe()` opnieuw. * **Uitleg:** Richt je op kolommen met een groot verschil in schaal (bijv. `leeftijd` (20-80) vs. `transactiebedrag` (10-500)). Kolommen zoals `klant_id` hoef je uiteraard niet te normaliseren. 11. **Methode 1: Min-Max Normalisatie (Schalen naar een vast bereik)** * **Formule:** `X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min)` * **Resultaat:** Waarden tussen 0 en 1. * **Gebruik:** `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler` * **Toepassing:** Zeer nuttig als je weet dat je data binnen een bepaalde range hoort te vallen. 12. **Methode 2: Standardisatie (Z-Score Normalisatie)** * **Formule:** `X_std = (X - μ) / σ` (μ = gemiddelde, σ = standaardafwijking) * **Resultaat:** Data krijgt een gemiddelde van 0 en een standaardafwijking van 1. * **Gebruik:** `from sklearn.preprocessing import StandardScaler` * **Toepassing:** **Aanbevolen voor de meeste EDA-scenario's.** Het is minder gevoelig voor outliers dan Min-Max en creëert een standaardnormale verdeling. Ideaal voor uw `transactiebedrag` en `leeftijd`. 13. **⚠️ Belangrijke Opmerking:** * **Stap:** Fit de scaler **alleen** op de trainingsdata (of in dit EDA-stadium, op een subset), en transformeer dan de volledige dataset. Dit voorkomt *data leakage*. --- ### **Deel 4: Finalisatie en Opslaan van de Voorbewerkte Data** 14. **🔍 Laatste Controle** * **Stap:** Voer `df.info()` en `df.isnull().sum()` opnieuw uit. * **Uitleg:** Verifieer dat alle ontbrekende waarden zijn aangepakt en dat de datatypes correct zijn. 15. **💾 Opslaan van de Schone Dataset** * **Stap:** Sla de volledig voorbewerkte DataFrame op naar een nieuw CSV-bestand. * **Code:** `df.to_csv('verkoopdata_voorbewerkt.csv', index=False)` * **Uitleg:** De `index=False` parameter zorgt dat pandas geen extra index-kolom toevoegt. Je hebt nu een schone, analyseklare dataset. --- ### **Samenvatting Actieplan:** 1. **Verken** je data met `.info()`, `.describe()`, `.isnull().sum()`. 2. **Analyseer** de patronen in de ontbrekende waarden. 3. **Imputeer** strategisch: gebruik "Onbekend" voor categorieën en mediaan/gemiddelde voor numerieke waarden. 4. **Normaliseer** je numerieke kenmerken (bijv. met `StandardScaler`) om ze vergelijkbaar te maken. 5. **Controleer** je werk en sla de schone data op. Door deze checklist te volgen, zorgt u ervoor dat uw EDA wordt uitgevoerd op data van hoge kwaliteit, wat leidt tot betrouwbaardere inzichten en conclusies. Succes!