Voor het ontwikkelen van een dynamisch en interactief EDA-dashboard voor jouw verkoopgegevens, raad ik aan gebruik te maken van Python in combinatie met de bibliotheek Streamlit, die geschikt is voor het bouwen van gebruiksvriendelijke interactieve dashboards. Hier is een stapsgewijze handleiding en voorbeeldcode om je op weg te helpen: 1. Installeer de benodigde libraries: ```bash pip install streamlit pandas matplotlib seaborn ``` 2. Maak een Python-script, bijvoorbeeld `dashboard.py`, met de volgende inhoud: ```python import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Titel van het dashboard st.title("EDA Dashboard Verkoopgegevens E-commerce Winkel") # Data laden @st.cache def load_data(): data = pd.read_csv('jouw_data.csv', parse_dates=['Datum']) return data data = load_data() # Sidebar filters st.sidebar.header("Filters") # Filter op productcategorie productcategorieen = data['Productcategorie'].unique() selected_categorie = st.sidebar.multiselect( 'Selecteer Productcategorie(n):', options=productcategorieen, default=productcategorieen ) # Filter op tijdsperiode min_date = data['Datum'].min() max_date = data['Datum'].max() start_date, end_date = st.sidebar.date_input( 'Selecteer Tijdsperiode:', [min_date, max_date], min_value=min_date, max_value=max_date ) # Data filteren op selectie filtered_data = data[ (data['Productcategorie'].isin(selected_categorie)) & (data['Datum'] >= pd.to_datetime(start_date)) & (data['Datum'] <= pd.to_datetime(end_date)) ] # Statistieken overzicht st.header("Samenvatting van de gegevens") total_verkoop = filtered_data['Verkoopvolume'].sum() totaal_omzet = filtered_data['Omzet'].sum() st.metric("Totaal Verkoopvolume", total_verkoop) st.metric("Totaal Omzet", totaal_omzet) # Grafiek 1: Omzet over tijd st.subheader("Omzet over tijd") omzet_tijd = filtered_data.groupby('Datum')['Omzet'].sum().reset_index() fig1, ax1 = plt.subplots() sns.lineplot(data=omzet_tijd, x='Datum', y='Omzet', ax=ax1) ax1.set_xlabel('Datum') ax1.set_ylabel('Omzet') plt.xticks(rotation=45) st.pyplot(fig1) # Grafiek 2: Verkoopvolume per productcategorie st.subheader("Verkoopvolume per productcategorie") verkoop_categorie = filtered_data.groupby('Productcategorie')['Verkoopvolume'].sum().reset_index() fig2, ax2 = plt.subplots() sns.barplot(data=verkoop_categorie, x='Productcategorie', y='Verkoopvolume', ax=ax2) ax2.set_xlabel('Productcategorie') ax2.set_ylabel('Verkoopvolume') plt.xticks(rotation=45) st.pyplot(fig2) # Extra: Verkoop per maand st.subheader("Maandelijkse omzet") filtered_data['Maand'] = filtered_data['Datum'].dt.to_period('M').astype(str) omzet_maand = filtered_data.groupby('Maand')['Omzet'].sum().reset_index() fig3, ax3 = plt.subplots() sns.lineplot(data=omzet_maand, x='Maand', y='Omzet', marker='o', ax=ax3) ax3.set_xlabel('Maand') ax3.set_ylabel('Omzet') plt.xticks(rotation=45) st.pyplot(fig3) ``` 3. Voer het dashboard uit via de commandolijn: ```bash streamlit run dashboard.py ``` Wat deze setup doet: - Laadt je dataset en cachet de data voor betere prestaties. - Biedt filters aan de linkerkant voor productcategorieën en tijdsperiode. - Toont kernstatistieken zoals totaal verkoopvolume en omzet. - Visualiseert omzet over tijd, verkoopvolume per categorie en omzet per maand met interactieve grafieken. - Je kunt gemakkelijk nieuwe grafieken of analyses toevoegen door de code uit te breiden. Wil je nog meer functionaliteiten, zoals exportmogelijkheden, meer grafiektypen of diepere analyses? Laat het gerust weten!

Zeker! Hier is een volledig dynamisch en interactief EDA-dashboard voor jouw e-commerce verkoopdata, ontwikkeld met Python (Plotly Dash). Dit dashboard biedt de gewenste functionaliteiten en meer. --- ### **E-commerce Verkoopdashboard - Code Implementatie** ```python # Importeer benodigde libraries import dash from dash import dcc, html, Input, Output, callback import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta # Laad je dataset (vervang 'jouw_bestand.csv' met het daadwerkelijke pad) df = pd.read_csv('jouw_bestand.csv') # Data preprocessing df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum']) # Zet om naar datetime df['Jaar'] = df['Datum'].dt.year df['Maand'] = df['Datum'].dt.month_name() df['Kwartaal'] = df['Datum'].dt.quarter df['Weekdag'] = df['Datum'].dt.day_name() # Maand en weekdag sorteren voor logische volgorde maand_volgorde = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December'] weekdag_volgorde = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] df['Maand'] = pd.Categorical(df['Maand'], categories=maand_volgorde, ordered=True) df['Weekdag'] = pd.Categorical(df['Weekdag'], categories=weekdag_volgorde, ordered=True) # Initialiseer de Dash app app = dash.Dash(__name__) app.title = "E-commerce Verkoopdashboard" # Definieer layout app.layout = html.Div([ # Header html.Div([ html.H1("E-commerce Verkoopanalyse Dashboard", style={'textAlign': 'center', 'color': '#2c3e50'}) ]), # Filters html.Div([ html.Div([ html.Label("Selecteer Productcategorie(ën):"), dcc.Dropdown( id='categorie-filter', options=[{'label': cat, 'value': cat} for cat in df['Productcategorie'].unique()], value=list(df['Productcategorie'].unique()), multi=True, placeholder="Selecteer categorieën..." ) ], style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}), html.Div([ html.Label("Selecteer Datumbereik:"), dcc.DatePickerRange( id='datum-filter', min_date_allowed=df['Datum'].min(), max_date_allowed=df['Datum'].max(), start_date=df['Datum'].min(), end_date=df['Datum'].max(), display_format='YYYY-MM-DD' ) ], style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'}) ], style={'padding': '20px', 'backgroundColor': '#f8f9fa'}), # KPI's html.Div([ html.Div([ html.H3("Totale Omzet", style={'textAlign': 'center'}), html.H2(id='kpi-omzet', style={'textAlign': 'center', 'color': '#27ae60'}) ], className='three columns', style={'padding': '15px'}), html.Div([ html.H3("Totaal Verkoopvolume", style={'textAlign': 'center'}), html.H2(id='kpi-volume', style={'textAlign': 'center', 'color': '#2980b9'}) ], className='three columns', style={'padding': '15px'}), html.Div([ html.H3("Gem. Omzet per Order", style={'textAlign': 'center'}), html.H2(id='kpi-avg-order', style={'textAlign': 'center', 'color': '#e74c3c'}) ], className='three columns', style={'padding': '15px'}), html.Div([ html.H3("Aantal Categorieën", style={'textAlign': 'center'}), html.H2(id='kpi-categories', style={'textAlign': 'center', 'color': '#8e44ad'}) ], className='three columns', style={'padding': '15px'}) ], className='row', style={'backgroundColor': '#ecf0f1', 'padding': '10px'}), # Grafieken html.Div([ # Tijdsreeks en categorie vergelijking html.Div([ dcc.Graph(id='tijdreeks-omzet') ], style={'width': '100%', 'padding': '10px'}), html.Div([ html.Div([ dcc.Graph(id='categorie-vergelijking') ], style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}), html.Div([ dcc.Graph(id='maandelijkse-trend') ], style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'}) ]), # Verdeling en correlatie html.Div([ html.Div([ dcc.Graph(id='weekdag-analyse') ], style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}), html.Div([ dcc.Graph(id='omzet-volume-scatter') ], style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'}) ]) ]) ]) # Callbacks voor interactiviteit @app.callback( [Output('tijdreeks-omzet', 'figure'), Output('categorie-vergelijking', 'figure'), Output('maandelijkse-trend', 'figure'), Output('weekdag-analyse', 'figure'), Output('omzet-volume-scatter', 'figure'), Output('kpi-omzet', 'children'), Output('kpi-volume', 'children'), Output('kpi-avg-order', 'children'), Output('kpi-categories', 'children')], [Input('categorie-filter', 'value'), Input('datum-filter', 'start_date'), Input('datum-filter', 'end_date')] ) def update_dashboard(selected_categories, start_date, end_date): # Filter data based on selections filtered_df = df[ (df['Productcategorie'].isin(selected_categories)) & (df['Datum'] >= start_date) & (df['Datum'] <= end_date) ] # KPI calculations totale_omzet = f"€{filtered_df['Omzet'].sum():,.0f}" totaal_volume = f"{filtered_df['Verkoopvolume'].sum():,.0f}" avg_order = f"€{filtered_df['Omzet'].sum()/filtered_df['Verkoopvolume'].sum():.2f}" if filtered_df['Verkoopvolume'].sum() > 0 else "€0.00" aantal_categories = f"{len(filtered_df['Productcategorie'].unique())}" # 1. Tijdsreeks van omzet tijdreeks_fig = px.line( filtered_df.groupby('Datum')['Omzet'].sum().reset_index(), x='Datum', y='Omzet', title='Dagelijkse Omzet Trend', labels={'Omzet': 'Omzet (€)', 'Datum': 'Datum'} ) tijdreeks_fig.update_traces(line=dict(width=2.5)) tijdreeks_fig.update_layout(hovermode='x unified') # 2. Categorie vergelijking categorie_fig = px.bar( filtered_df.groupby('Productcategorie')['Omzet'].sum().reset_index().sort_values('Omzet', ascending=False), x='Productcategorie', y='Omzet', title='Omzet per Productcategorie', color='Productcategorie', labels={'Omzet': 'Totale Omzet (€)', 'Productcategorie': 'Categorie'} ) categorie_fig.update_layout(showlegend=False) # 3. Maandelijkse trend maand_trend = filtered_df.groupby(['Jaar', 'Maand'])['Omzet'].sum().reset_index() maand_fig = px.line( maand_trend, x='Maand', y='Omzet', color='Jaar', title='Maandelijkse Omzet Trend per Jaar', labels={'Omzet': 'Omzet (€)', 'Maand': 'Maand'} ) # 4. Weekdag analyse weekdag_fig = px.box( filtered_df, x='Weekdag', y='Omzet', title='Omzetverdeling per Weekdag', labels={'Omzet': 'Omzet (€)', 'Weekdag': 'Dag van de week'} ) # 5. Omzet vs Volume scatter scatter_df = filtered_df.groupby('Productcategorie').agg({'Omzet': 'sum', 'Verkoopvolume': 'sum'}).reset_index() scatter_fig = px.scatter( scatter_df, x='Verkoopvolume', y='Omzet', size='Omzet', color='Productcategorie', hover_name='Productcategorie', title='Omzet vs Verkoopvolume per Categorie', labels={'Omzet': 'Totale Omzet (€)', 'Verkoopvolume': 'Totaal Verkoopvolume'} ) return (tijdreeks_fig, categorie_fig, maand_fig, weekdag_fig, scatter_fig, totale_omzet, totaal_volume, avg_order, aantal_categories) # Run the app if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) ``` --- ### **Dashboard Functionaliteiten:** 1. **Interactieve Filters:** - Multi-select dropdown voor productcategorieën - Datumbereik selector voor tijdsperiode 2. **Real-time KPI's:** - Totale omzet - Totaal verkoopvolume - Gemiddelde omzet per order - Aantal weergegeven categorieën 3. **Interactieve Visualisaties:** - **Tijdsreeksgrafiek**: Dagelijkse omzet trend - **Staafdiagram**: Omzet per productcategorie - **Lijngrafiek**: Maandelijkse trends per jaar - **Boxplot**: Omzetverdeling per weekdag - **Spreidingsdiagram**: Relatie omzet vs verkoopvolume 4. **Gebruikersvriendelijke Features:** - Hover informatie voor gedetailleerde inzichten - Responsief design - Automatische update bij filterwijzigingen - Duidelijke labels en titels in het Nederlands --- ### **Installatie-instructies:** 1. **Installeer benodigde packages:** ```bash pip install dash plotly pandas numpy ``` 2. **Sla je CSV-bestand op** in dezelfde map als het script 3. **Pas de bestandsnaam aan** in de code (`'jouw_bestand.csv'` → jouw daadwerkelijke bestandsnaam) 4. **Run het dashboard:** ```bash python jouw_script_naam.py ``` 5. **Open je browser** en ga naar: `http://127.0.0.1:8050/` --- ### **Aanbevolen Verbeteringen voor Productie:** 1. **Data caching** voor grote datasets 2. **Error handling** voor ontbrekende data 3. **Export functionaliteit** voor grafieken 4. **Thema-opties** (light/dark mode) 5. **Database integratie** voor live data Dit dashboard geeft je een complete en professionele oplossing voor visuele data-exploratie van je e-commerce verkoopgegevens!