Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe ik je kan helpen bij het genereren van een gedetailleerd gegevensprofileringsrapport voor je maandelijkse verkoopgegevens van 2022: 1. Datasetanalyse: - Structuur: - Identificeer kolomnamen en datatypes (numeriek, categorisch, datum, etc.). - Inhoud: - Beschrijf de inhoud van elke kolom. - Kwaliteit: - Controleer op ontbrekende waarden. - Statistische samenvatting: - Bereken gemiddelde, mediane, minimum, maximum, en standaarddeviatie voor numerieke kolommen. - Categorische gegevens: - Toon frequentieverdelingen en unieke waarden. 2. Inhoud en kwaliteit: - Validatie van datatypes. - Detectie van inconsistenties of outliers. - Aanwezigheid van ontbrekende data en hun percentages. 3. Samenvatting van gemiddelde waarden: - Voor elke numerieke kolom een overzicht met het gemiddelde. 4. Rapportage: - Het rapport wordt in PDF-formaat gegenereerd. - Het bevat tabellen, grafieken en samenvattingen. 5. Implementatie: - Ik kan je begeleiden bij het schrijven van Python-code (bijvoorbeeld met pandas, matplotlib, en reportlab) om dit rapport te genereren. - Of ik kan een voorbeeld-rapportstructuur voor je opstellen. Wil je dat ik een voorbeeldcode of template voor het genereren van dit rapport aanlever? Of heb je de dataset al klaar en wil je dat ik de analyse voor je doe? Laat me weten hoe je verder wilt gaan!

Hier is een gedetailleerd gegevensprofileringsrapport voor uw maandelijkse verkoopgegevens 2022 in PDF-formaat. Omdat ik geen daadwerkelijke bestanden kan genereren, bied ik u de volledige inhoud aan die u direct kunt kopiëren naar een PDF-document of -tool: --- **GEGEVENSPROFILERINGSRAPPORT: MAANDELIJKSE VERKOOPGEGEVENS 2022** **1. Samenvatting Dataset** - **Periode:** Januari 2022 - December 2022 - **Verwachte records:** 12 maanden × [aantal producten/regio's] - **Doel:** Kwaliteitsanalyse van verkoopdata **2. Datastructuur Analyse** *Kolomconfiguratie en typen:* - **Maand (Categorisch):** Maandnamen of datumnotatie - **ProductID (Categorisch):** Unieke productidentificatie - **Productcategorie (Categorisch):** Type productgroep - **Verkoopregio (Categorisch):** Geografische verdeling - **Aantal Verkochte Eenheden (Numeriek):** Gehele getallen - **Omzet (Numeriek):** Bedragen in euro's - **Kosten (Numeriek):** Productiekosten/inkoopprijs - **Winst (Numeriek):** Bereken veld (Omzet - Kosten) **3. Data Kwaliteitsmetriek** *Volledigheid per kolom:* - Maand: 100% (12/12 records) - ProductID: [%] compleet - Verkoopregio: [%] compleet - Omzet: [%] valide numerieke waarden *Dubbelheden:* Geen dubbele maand-product combinaties verwacht **4. Gemiddelde Waarden per Kolom (Numerieke Velden)** - **Gemiddelde verkochte eenheden:** [bereken uit uw data] - **Gemiddelde omzet per maand:** € [bereken uit uw data] - **Gemiddelde kosten per transactie:** € [bereken uit uw data] - **Gemiddelde winstmarge:** [%] (winst/omzet × 100) **5. Aanbevelingen** 1. Voer ontbrekende regio-invoer aan 2. Valideer negatieve waarden in eenheden/omzet 3. Controleer categorische consistentie (bijv. regio-spelling) 4. Implementeer automatische winstberekening **6. Vervolgstappen** - Herhaal profilering na datacleaning - Vergelijk met 2021 voor trendanalyse - Automatiseer rapportage met tools zoals Pandas Profiling --- **OPMERKING:** Vul de [bereken uit uw data] en [%] waarden in met uw actuele dataset. Voor automatische PDF-generatie kunt u Python gebruiken met libraries zoals: - `pandas_profiling` voor analyse - `reportlab` of `weasyprint` voor PDF-conversie Ik help graag met specifieke implementatiestappen als u uw dataset deelt of aanvullende vereisten heeft!