Hier is een voorstel voor een flexibel gegevensvoorverwerkingsraamwerk dat aan uw eisen voldoet: **Framework Beschrijving:** Een modulair en uitbreidbaar raamwerk dat zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens kan verwerken, met een focus op automatisering, aanpasbaarheid en efficiëntie. **Ondersteunde Gegevenstypen:** - Gehele getallen - Drijvende-komma getallen **Belangrijke Kenmerken:** - **Automatisering:** Gebruik maken van workflows en scripts om routinetaken zoals normalisatie, schoning, en transformatie te automatiseren. - **Aanpasbaarheid:** Mogelijkheid om parameters zoals normalisatiegrenzen, foutafhandelingsopties en verwerkingsvolgorde aan te passen via configuratiebestanden of gebruikersinterfaces. **Implementatiedoelen:** - **Snellere verwerking:** Parallelle verwerking en caching om doorlooptijd te verkorten. - **Minder fouten:** Validatie- en foutafhandelingsmechanismen integreren, automatische controlepunten en logging. **Aanbevolen technologieën en aanpak:** - **Programmeertaal:** Python, vanwege uitgebreide data-analyse bibliotheken (pandas, NumPy, scikit-learn). - **Architectuur:** - Modulaire opbouw met afzonderlijke verwerkingsstappen (inlezen, schonen, normaliseren, transformaties). - Configuratiebestanden (bijvoorbeeld YAML of JSON) voor aanpassing van parameters. - Interface voor gebruikers om parameters aan te passen zonder code te wijzigen. - **Automatisering:** - Workflow-automatisering met tools zoals Apache Airflow of Prefect. - Scripts voor automatische detectie en verwerking van verschillende dataformaten. **Voorbeeldfunctionaliteiten:** - Data-invoer: ondersteuning voor CSV, JSON, XML, en ongestructureerde tekst. - Data-validatie en -schoonmaak: detectie van ontbrekende waarden, outliers, inconsistenties. - Normalisatie en schaalverdeling: instelbare parameters voor min/max grenzen of standaardisatie. - Logging en rapportage: overzicht van verwerkte datasets, fouten en waarschuwingen. Met dit raamwerk kunt u snel en betrouwbaar verschillende datasets voorbewerken, met de mogelijkheid om het aan te passen aan nieuwe dataformaten of vereisten, en met minimale handmatige tussenkomst.

Hier is een voorstel voor een flexibel gegevensvoorverwerkingsraamwerk in het Nederlands: ## Flexibel Gegevensvoorverwerkingsraamwerk ### Basisarchitectuur ```python class DataPreprocessor: def __init__(self): self.pipeline_stappen = [] self.configuratie = {} def voeg_stap_toe(self, verwerkingsstap, parameters=None): """Voeg een verwerkingsstap toe aan de pipeline""" self.pipeline_stappen.append({ 'stap': verwerkingsstap, 'parameters': parameters of {} }) ``` ### Ondersteunde Gegevenstypen - **Gestructureerde data**: CSV, JSON, database-tabellen - **Ongestructureerde data**: Tekst, afbeeldingen (basisbewerkingen) - **Numerieke types**: Gehele getallen (integers), drijvende-komma getallen (floats) ### Kernfunctionaliteiten #### 1. Automatische Gegevensverwerking ```python def automatische_verwerking(self, dataset): """Automatische detectie en toepassing van voorverwerking""" # Type detectie # Ontbrekende waarden afhandeling # Normalisatie/standaardisatie # Uitbijter detectie ``` #### 2. Aanpasbare Parameters ```python def configureer(self, instellingen): """Configureer verwerkingsparameters""" self.configuratie.update(instellingen) # Voorbeelden van aanpasbare instellingen: configuratie_opties = { 'ontbrekende_waarden': 'verwijderen', # of 'invullen' 'invul_techniek': 'gemiddelde', # of 'mediaan', 'modus' 'normalisatie': 'min-max', # of 'z-score' 'uitbijters': 'detecteren', # of 'negeren', 'verwijderen' } ``` ### Implementatiemodules #### Data Invoer Module ```python def laad_data(self, bron, type='auto'): """Laad data vanuit verschillende bronnen""" ondersteunde_bronnen = ['csv', 'json', 'database', 'api'] ``` #### Verwerkingspipeline ```python def voer_pipeline_uit(self, data): """Voer de complete verwerkingspipeline uit""" for stap in self.pipeline_stappen: data = stap['stap'](data, **stap['parameters']) return data ``` ### Gebruiksvoorbeeld ```python # Initialisatie preprocessor = DataPreprocessor() # Configuratie preprocessor.configureer({ 'normalisatie_methode': 'z-score', 'ontbrekende_waarden': 'invullen_met_gemiddelde' }) # Pipeline opbouwen preprocessor.voeg_stap_toe(verwijder_duplicaten) preprocessor.voeg_stap_toe(normaliseer_numeriek) preprocessor.voeg_stap_toe(verwerk_ontbrekende_waarden) # Uitvoeren verwerkte_data = preprocessor.voer_pipeline_uit(ruwe_data) ``` ### Voordelen - **Snelheid**: Geoptimaliseerde verwerking voor grote datasets - **Flexibiliteit**: Eenvoudig aanpasbaar voor verschillende use cases - **Foutreductie**: Geautomatiseerde validatie en foutafhandeling - **Herbruikbaarheid**: Modulaire opbouw voor hergebruik Dit raamwerk biedt de gevraagde flexibiliteit en automatisering terwijl het specifiek is toegesneden op de genoemde gegevenstypen en vereisten.