Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een aangepaste data transformatie workflow die gericht is op het verbeteren van de datakwaliteit en geschiktheid voor analyse of modellering, rekening houdend met jouw doelstellingen en eisen: Stap 1: Data Inspectie en Voorbereiding - Controleer de dataset op ontbrekende waarden en inconsistenties. - Identificeer numerieke en categorische kenmerken. - Visualiseer de distributies van numerieke kenmerken (bijvoorbeeld met histogrammen of boxplots) om scheefheid te beoordelen. Stap 2: Behandeling van Ontbrekende Waarden - Vul ontbrekende numerieke waarden met bijvoorbeeld de mediaan of gebruik imputatiemethoden. - Voor categorische kenmerken, overweeg mode of een aparte categorie voor ontbrekende data. Stap 3: Scheefheidsanalyse en Voorbewerking - Meet scheefheid (bijvoorbeeld met skewness) van numerieke kenmerken. - Overweeg log-transformaties of andere eenvoudige transformaties voor kenmerken met matige scheefheid om de distributie te verbeteren, mits deze eenvoudig te interpreteren zijn. Stap 4: Power Transformatie toepassen - Gebruik een power transform (bijvoorbeeld Yeo-Johnson of Box-Cox, afhankelijk van de data) om de variatie te stabiliseren en scheefheid verder te verminderen. - Kies een transformatietechniek die geschikt is voor de data en die interpretatie niet onduidelijk maakt: - Box-Cox vereist positieve data. - Yeo-Johnson kan ook negatieve waarden verwerken. - Voer de transformatie uit met behulp van bijvoorbeeld scikit-learn’s PowerTransformer. Stap 5: Interpretatie en Validatie - Visualiseer opnieuw de distributies na transformatie om het effect te beoordelen. - Controleer dat de kenmerken nog steeds intuïtief te interpreteren zijn voor zakelijke gebruikers: - Leg uit dat de transformatie bedoeld is om de variatie te stabiliseren en scheefheid te verminderen. - Vermijd complexe of niet-intuïtieve transformaties indien mogelijk. Stap 6: Categorische Kenmerken - Overweeg het gebruik van ordinale encoding als de categorieën een natuurlijke volgorde hebben. - Voor nominale kenmerken, gebruik one-hot encoding of vergelijkbare technieken. Stap 7: Documentatie en Communicatie - Documenteer alle transformaties en redenen daarvoor. - Communiceer duidelijk naar zakelijke gebruikers dat de interpretatie van de getransformeerde data en modellen mogelijk iets anders is, maar dat dit de analyse betrouwbaarder maakt. Optioneel: Automatisering en Validatie - Automatiseer de workflow met scripts of pipelines (bijvoorbeeld in Python met scikit-learn). - Voer validaties uit om te zorgen dat de transformaties correct zijn toegepast en dat de data geschikt blijft voor analyse. Door deze workflow te volgen, verbeter je de datakwaliteit en maak je de data beter geschikt voor analyse, terwijl je de interpretatie voor zakelijke gebruikers zoveel mogelijk behoudt.

Zeker, ik help je graag een gestructureerde workflow te ontwerpen. Hier is een stapsgewijze aanpak op maat van jouw verkoopdataset, met focus op het verminderen van scheefheid terwijl de interpreteerbaarheid behouden blijft. ### **Aangepaste Data Transformatie Workflow** **Fase 1: Data Beoordeling en Voorbereiding** 1. **Identificeer Scheefheid**: Bereik voor elk numeriek kenmerk (bijv. `bedrag`, `aantal_eenheden`) de skewness-waarde. Een absolute waarde > 0.5 wordt over het algemeen als scheef beschouwd, > 1 is sterk scheef. 2. **Splits Kenmerken**: Groepeer je kenmerken in drie categorieën: * **Sterk scheve numerieke kenmerken** (skewness > |1|) * **Matig scheve numerieke kenmerken** ( |0.5| < skewness < |1| ) * **Categorische kenmerken** (bijv. `product_categorie`, `regio`) **Fase 2: Gelaagde Transformatie Strategie (Op Basis van Scheefheid)** * **Voor Sterk Scheve Kenmerken (skewness > |1|)**: * **Techniek**: **Logaritmische transformatie** (bijv. `np.log1p()`). Dit is een power transform die extreme scheefheid zeer effectief vermindert. * **Reden**: Meest effectief voor rechtsscheve data (veel lage waarden, enkele zeer hoge uitschieters), wat vaak voorkomt in verkoopdata (bedragen). * **Interpreteerbaarheid**: Uitleg aan zakelijke gebruikers: "We hebben een log-schaal gebruikt om de relatieve verschillen tussen waarden duidelijker te maken in plaats van absolute." * **Voor Matig Scheve Kenmerken ( |0.5| < skewness < |1| )**: * **Techniek**: **Vierkantswortel transformatie** (bijv. `np.sqrt()`). Dit is een mildere power transform. * **Reden**: Vermindert scheefheid voldoende zonder de verdeling zo extreem te veranderen als een log-transform. * **Interpreteerbaarheid**: Makkelijker intuïtief te begrijpen. * **Voor Categorische Kenmerken**: * **Techniek**: **Target Encoding** (of Mean Encoding). Vervang categorieën door het gemiddelde van de doelvariabele (bijv. gemiddelde verkoop) per categorie. * **Reden**: Behoudt de semantische betekenis voor zakelijke gebruikers (de waarde "0.85" is het gemiddelde verkoopcijfer voor die categorie) en is informatiever dan one-hot encoding voor tree-based modellen. * **Let op**: Om overfitting te voorkomen, pas dit toe binnen een cross-validation loop of gebruik smoothing. * **Alternatief voor Negatief Scheve Data** (minder gebruikelijk in verkoop): * **Techniek**: **Kwadraat transformatie** of **Kubieke transformatie**. **Fase 3: Workflow Implementatie (Pseudocode)** ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import PowerTransformer # 1. Laad dataset df = pd.read_csv('verkoopdata.csv') # 2. Scheid numerieke en categorische kenmerken numerieke_kenmerken = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist() categorische_kenmerken = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() # 3. Bereken scheefheid voor elk numeriek kenmerk skewness = df[numerieke_kenmerken].skew() # 4. Pas transformaties selectief toe op basis van scheefheid for kolom in numerieke_kenmerken: if abs(skewness[kolom]) > 1: # Sterk scheef -> Log transform df[f'log_{kolom}'] = np.log1p(df[kolom]) # log1p handelt 0-waarden af elif abs(skewness[kolom]) > 0.5: # Matig scheef -> Wortel transform df[f'sqrt_{kolom}'] = np.sqrt(df[kolom]) else: # Licht scheef -> behoud origineel df[f'orig_{kolom}'] = df[kolom] # 5. Verwerk categorische kenmerken (vereist een doelvariabele 'target') # (Pas target encoding toe binnen een CV-loop voor modellering!) gemiddelden = df.groupby(categorische_kenmerken)['target'].mean().to_dict() df['regio_encoded'] = df['regio'].map(gemiddelden) # 6. Optioneel: PowerTransformer voor vergelijking (maar minder interpreteerbaar) # pt = PowerTransformer(method='yeo-johnson', standardize=False) # df['getransformeerd_yt'] = pt.fit_transform(df[['een_kolom']]) ``` **Fase 4: Validatie en Communicatie** 1. **Verifieer Resultaat**: Controleer de skewness op de nieuwe getransformeerde kenmerken. Streef naar waarden zo dicht mogelijk bij 0. 2. **Documenteer de Transformationele Logica**: Leg voor zakelijke gebruikers uit *waarom* een kenmerk werd getransformeerd ("Het verkoopbedrag was erg scheef") en *wat* de nieuwe waarde representeert ("`log_verkoopbedrag` van 3 is nu exponentieel gerelateerd aan het oorspronkelijke bedrag"). 3. **Koppel Terug naar Originele Schaal**: Voor voorspellingen en visualisaties, onthoud dat je mogelijk terug moet transformeren naar de originele schaal (bijv. met `np.expm1()`) om de resultaten begrijpelijk te presenteren. Deze aanpak maximaliseert de datakwaliteit voor analyse/modellering door scheefheid aan te pakken, maar behoudt tegelijkertijd een laag van interpreteerbaarheid die cruciaal is voor zakelijk begrip.