Uitstekend! Hier is een gedetailleerd plan voor het beoordelen van de datakwaliteit van je verkoopdataset, gericht op de dimensies volledigheid, consistentie en nauwkeurigheid, inclusief prioriteiten en rapportage. Stap 1: Voorbereiding - Data-inladen: Gebruik Pandas om je dataset in te laden. - Data-verkenning: Bekijk de eerste rijen, datatypes en basisstatistieken met df.info() en df.describe(). - Installatie en setup: Zorg dat Pandas Profiling en Great Expectations geïnstalleerd zijn. Stap 2: Data Verkenning en Automatische Profilering - Pandas Profiling: - Genereer een uitgebreid rapport met df.profile_report(). - Bekijk statistieken zoals ontbrekende waarden, distributies, correlaties en datatypes. - Great Expectations: - Definieer verwachtingen voor kritieke kolommen (bijv. geen lege klant-ID’s, juiste datums, geldige productcodes). - Voer de validaties uit en verzamel de resultaten. Stap 3: Beoordeling van Volledigheid - Missing Data: - Bereken het percentage ontbrekende waarden per kolom: (aantal ontbrekende / totaal rijen) * 100. - Identificeer kolommen met een hoog percentage ontbrekende data. - Kritieke kolommen prioriteren: - Klant-ID, product-ID, datum, verkoopprijs, hoeveelheid. Stap 4: Beoordeling van Consistentie - Duplicaten: - Gebruik df.duplicated() om dubbele records te identificeren. - Analyseer op basis van belangrijke kolommen (bijv. transaction ID, klant-ID + product + tijd). - Dataformaten: - Controleer of datums en numerieke velden correct geformatteerd zijn. - Controleer op inconsistent gebruik van eenheden of terminologie. - Validiteit bereik: - Controleer of datums binnen een redelijke periode vallen. - Controleer of numerieke waarden binnen verwachte grenzen liggen (bijv. prijzen niet negatief). Stap 5: Beoordeling van Nauwkeurigheid - Validatie van gegevens: - Controleer of productcodes en klantnummers overeenkomen met bestaande lijsten (indien beschikbaar). - Controleer plausibiliteit van verkoopprijzen en hoeveelheden. - Cross-validatie: - Vergelijk gegevens met externe bronnen of historische gegevens indien beschikbaar. Stap 6: Prioritering en Correctie - Imputatie: - Imputeer ontbrekende waarden in niet-kritieke kolommen met gemiddelde, mediaan of modus. - Kritieke kolommen: overweeg het verwijderen van records met ontbrekende essentiële data. - Duplicaten verwijderen: - Verwijder of fusie dubbele records op basis van de analyse. - Range en validatie: - Corrigeer of verwijder records met ongeldige datums of waarden. Stap 7: Rapportage en Visualisatie - Samenvatting: - Maak tabellen met percentages ontbrekende gegevens, duplicaten en validatie resultaten. - Grafieken: - Bar- en histogramgrafieken voor ontbrekende waarden. - Boxplots voor numerieke kolommen om outliers te identificeren. - Heatmaps van correlaties. - PDF-rapport: - Gebruik bijvoorbeeld Jupyter Notebooks met nbconvert of rapportagesoftware om alles samen te voegen. - Voeg grafieken, tabellen en interpretaties toe. - Exporteer het rapport als PDF. Stap 8: Documentatie en Verbeterplan - Documenteer bevindingen, prioriteiten en aanbevolen acties. - Stel een plan op voor verdere datacleaning en validatie. Optioneel: Automatiseren - Maak scripts die herhaaldelijk de datakwaliteit controleren. - Integreer met pipeline voor continue kwaliteitsbewaking. Door deze stappen te volgen, krijg je een volledig overzicht van de datakwaliteit en kun je gericht verbeteringen doorvoeren voordat je verdergaat met verwerking of analyse.

Zeker, hier is een gedetailleerd stappenplan in het Nederlands voor het beoordelen van de data kwaliteit van uw verkooptransactie dataset. ### **Gedetailleerd Plan voor Data Kwaliteitsbeoordeling** **Doel:** Een grondige evaluatie van de data kwaliteit uitvoeren op het gebied van volledigheid, consistentie en nauwkeurigheid om de dataset geschikt te maken voor verdere verwerking en analyse. **Fase 1: Voorbereiding en Eerste Verkenning (1-2 uur)** 1. **Omgeving Instellen:** * Zorg ervoor dat Python, Jupyter Notebook (of vergelijkbare IDE), en de benodigde bibliotheken (`pandas`, `numpy`, `pandas-profiling`, `great-expectations`) zijn geïnstalleerd. * Importeer de benodigde libraries in uw script of notebook. 2. **Data Inladen:** * Lees de dataset in een Pandas DataFrame (bijv. `df = pd.read_csv('verkooptransacties.csv')`). * Controleer de basisstructuur met `df.info()`, `df.shape` en `df.head()` om een eerste indruk te krijgen van het aantal rijen, kolommen en de aard van de gegevens. **Fase 2: Automatische Profiling met Pandas Profiling (1 uur)** 1. **Genereren van Rapport:** * Gebruik de volgende code om een uitgebreid profiel te genereren: ```python from pandas_profiling import ProfileReport profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report - Verkooptransacties") profile.to_file("pandas_profiling_report.html") ``` * Dit rapport geeft u direct een overzicht van: * **Volledigheid:** Het percentage ontbrekende waarden voor elke kolom. * **Consistentie:** Unieke waarden, veelvoorkomende patronen en *waarschuwingen* over mogelijke inconsistenties (bijv. verschillende datumformaten in de tijdstempelkolom). * **Statistische Samenvatting:** Distributies, minimum- en maximumwaarden (nuttig voor nauwkeurigheid van bereiken). 2. **Analyseer het Rapport:** * Identificeer direct de kolommen met een hoog percentage ontbrekende waarden. * Let op de waarschuwingen die de tool geeft over potentieel problematische kolommen. * Noteer uw bevindingen voor de volgende fase. **Fase 3: Gerichte Beoordeling met Great Expectations (3-4 uur)** Great Expectations (GX) is krachtiger voor het definiëren van specifieke, herbruikbare kwaliteitsregels. 1. **Setup GX:** * Initialiseer een GX project en maak een Data Context aan. * Maak een Expectation Suite aan voor uw verkooptransactiedata (`suite = context.create_expectation_suite("my_suite")`). 2. **Definieer Expectaties (Kwaliteitsregels):** * **Voor Volledigheid:** * `expect_column_values_to_not_be_null("klant_id")` # Voor kritieke kolommen * `expect_column_values_to_not_be_null("product_id")` * **Voor Consistentie:** * `expect_column_values_to_be_unique("transactie_id")` # Controleer op duplicaten * `expect_column_values_to_be_in_set("kanaal", ["Online", "Winkel"])` # Controleer geldige categorieën * `expect_column_values_to_match_regex("postcode", regex="^[1-9][0-9]{3}\s?[A-Za-z]{2}$")` # Controleer formaat * **Voor Nauwkeurigheid (Geldigheid van Bereik):** * `expect_column_values_to_be_between("aantal_verkocht", min_value=1, max_value=100)` # Redelijke aanname voor een winkel * `expect_column_values_to_be_between("verkoopprijs", min_value=0.01, max_value=1000.0)` * `expect_column_values_to_be_of_type("tijdstempel", "datetime64[ns]")` # Controleer correct datatype 3. **Valideer de Data:** * Voer de validatie uit tegen uw DataFrame en ontvang een resultaatobject dat precies aangeeft welke verwachtingen zijn geslaagd en welke zijn mislukt. **Fase 4: Prioritering en Verbeterplan (1 uur)** 1. **Prioriteer Problemen:** * Classificeer bevindingen op basis van impact. Kritieke kolommen voor analyses (zoals `transactie_id`, `klant_id`, `verkoopprijs`) krijgen de hoogste prioriteit. * **Voorbeeld prioritering:** * **Hoog:** Ontbrekende `klant_id` of negatieve `verkoopprijs`. * **Medium:** Ontbrekende `klantleeftijd` of inconsistente winkelnaam. * **Laag:** Ontbrekende optionele klantdemografische gegevens. 2. **Definieer Acties:** * **Imputeren:** Gebruik gemiddelde/mediaan voor numerieke waarden (bijv. ontbrekende `leeftijd`), modus voor categorische waarden (bijv. ontbrekende `winkel_locatie`). * **Verwijderen:** Verwijder rijen waar waarden ontbreken in kritieke kolommen (bijv. rijen zonder `transactie_id`). * **Corrigeren:** Pas regex of string-matching toe om inconsistente categorieën op te schonen (bijv. "Online", "online", "WEB" -> "Online"). **Fase 5: Genereren van PDF-Rapport (1 uur)** 1. **Verzamel Bevindingen:** * Exporteer de resultaten van Pandas Profiling en Great Expectations naar DataFrame-objecten. * Gebruik bibliotheken zoals `matplotlib` en `seaborn` om extra, duidelijke visualisaties te maken van de belangrijkste bevindingen (bijv. een staafdiagram van ontbrekende waarden per kolom, een boxplot van numerieke kolommen om uitschieters te tonen). 2. **Maak het PDF-Rapport:** * Gebruik een library zoals **`Jinja2`** met **`WeasyPrint`** of **`FPDF`** om van HTML naar PDF te renderen. * **Structuur van het rapport:** * **Titelpagina:** Datasetnaam, datum van analyse, uitgevoerd door. * **Samenvatting:** Hoofdbevindingen en algemene kwaliteitsscore. * **Detailgedeelte per Kwaliteitsdimensie:** * **Volledigheid:** Tabel met kolomnamen en percentage ontbrekende waarden. Grafiek (staafdiagram). * **Consistentie:** Tabel met duplicatiepercentages en aantal rijen dat niet voldoet aan gedefinieerde sets/formats. * **Nauwkeurigheid:** Tabel met kolommen die buiten het verwachte bereik vallen. Boxplots voor numerieke kolommen. * **Aanbevelingen en Verbeterplan:** Een gedetailleerde lijst met geprioriteerde acties voor data-opruiming. --- **Tijdsbestek:** Dit plan kan realistisch worden uitgevoerd in **één werkdag** (6-8 uur), afhankelijk van de grootte en complexiteit van de dataset. **Volgende Stap:** Na goedkeuring van dit plan en het rapport, kunt u het gedefinieerde verbeterplan uitvoeren om de dataset daadwerkelijk op te schonen.