Natuurlijk! Hier is een op maat gemaakt kenmerk-engineering plan voor jouw retailtransactiedataset, gericht op het verbeteren van de voorspellende kracht en inzichten voor klantverloop binnen 3 maanden. Het plan bevat technieken zoals interactietermen, polynoomkenmerken, indeling en embedding, met aandacht voor realtime beperkingen. **1. Data-analyse en voorbereiding** - Verken de data om patronen, schommelingen en ontbrekende waarden te identificeren. - Zorg dat tijdstempels correct geformatteerd zijn en sorteer transacties per klant chronologisch. - Verwijder of corrigeer onrealistische of ontbrekende gegevens. **2. Basiskenmerken uitbreiden** - **Recente aankoopdata:** Bereken voor elke klant de datum van de laatste aankoop, het aantal aankopen in de afgelopen 3 maanden, en de tijd sinds de laatste aankoop. - **Aankoopbedragen:** Gemiddeld, mediane en maximale aankoopbedragen per klant. - **Productcategorieën:** Aantal unieke categorieën en de meest gekochte categorie per klant. **3. Tijdgebaseerde kenmerken** - **Seizoenspatronen:** Maak indicatoren voor aankoopgedrag in verschillende seizoenen of maanden. - **Frequentie en recency:** Aantal aankopen in de afgelopen periode, tijd sinds laatste aankoop, en gemiddelde aankoopfrequentie. - **Trend in aankopen:** Lineaire of polynomiale regressie op aankoopmomenten om een trend te detecteren. **4. Interactietermen en polynoomkenmerken** - **Interactietermen:** Combineer bijvoorbeeld leeftijd klant met gemiddelde aankoopbedrag (leeftijd * aankoopbedrag) om leeftijdsgebonden koopgedrag te modelleren. - **Polynoomkenmerken:** Voeg kwadratische en kubische termen toe voor numerieke kenmerken zoals leeftijd, aankoopbedrag en aankoopfrequentie om niet-lineaire relaties te vangen. **5. Indelingen (Categorische features)** - **Binning:** Verdeel leeftijd in leeftijdsgroepen (bijvoorbeeld 18-25, 26-35, etc.) en aankoopbedragen in kwantielen. - **One-hot encoding:** Voor productcategorieën en andere categorische variabelen. - **Frequentie encodering:** Vervang categorische variabelen door hun frequentie in de dataset om informatieverlies te minimaliseren. **6. Embedding-technieken** - Voor grote categorische variabelen zoals product-ID’s of klant-ID’s, gebruik eenvoudige embeddinglagen (bijvoorbeeld in een neural network) om dense vectorrepresentaties te leren. - Voor realtime beperkingen: gebruik vooraf getrainde of vastgestelde embeddings in plaats van dynamisch leren tijdens voorspellingen. **7. Extra kenmerken voor klantverloop** - **Churn-score:** Maak een indicator of de klant recent actief is geweest, bijvoorbeeld geen aankoop in de laatste maand. - **Loyaliteitsscore:** Aantal aankopen en totale uitgave over de afgelopen periode. - **Klantenlevensduur:** Hoe lang de klant al actief is sinds de eerste aankoop. **8. Realtime overwegingen** - Beperk complexe berekeningen door vooraf te berekenen en op te slaan (bijvoorbeeld aggregaties). - Voeg alleen snel te berekenen kenmerken toe die niet veel rekenkracht vereisen. - Gebruik gecomprimeerde en vaste embeddings voor grote categorische variabelen. **9. Validatie en iteratie** - Test de nieuwe kenmerken op voorspellende modellen (bijvoorbeeld logistieke regressie, random forests). - Evalueer de bijdrage van elke groep kenmerken via feature importance of ablatietests. - Herhaal en verfijn het kenmerkplan op basis van modelprestaties en interpretatie. --- Heeft u nog specifieke wensen of beperkingen, bijvoorbeeld het gebruik van bepaalde tools of software, dan kan ik het plan verder aanpassen.

Op basis van uw dataset en vereisten, hier is een op maat gemaakt kenmerk-engineering plan: ## 1. Tijdsgebonden Kenmerken **Van aankoopdatum:** - Dagen sinds laatste aankoop (recency) - Aankoopfrequentie (aantal transacties per tijdseenheid) - Maand van aankoop (seizoenseffecten) - Dag van de week (weekend vs doordeweeks) - Is feestdag/seizoensgebonden periode ## 2. Klantgedrag Kenmerken **Per klant-ID geaggregeerd:** - Gemiddeld aankoopbedrag - Totaal uitgave historie - Aantal unieke productcategorieën - Variatie in aankoopbedragen (std dev) - Groeitrend uitgaven (lineaire regressie coëfficiënt) ## 3. Leeftijd Gebaseerde Kenmerken **Van leeftijd klant:** - Leeftijdsgroepen (bijv. 18-25, 26-35, etc.) - Polynoomkenmerken: leeftijd² voor niet-lineaire effecten - Interactie met productcategorie (leeftijd × categorie) ## 4. Product Gebaseerde Kenmerken **Van productcategorie:** - Aankoopfrequentie per categorie - Gemiddeld bedrag per categorie - Categorie populariteit (totaal aantal verkopen) ## 5. Interactietermen - Leeftijd × gemiddeld aankoopbedrag - Recency × aankoopfrequentie (RFM-principe) - Productcategorie × seizoensperiode ## 6. Embedding Technieken **Voor productcategorieën:** - Train embedding layer op aankoopsequenties - Gebruik pre-trained embeddings voor retailcategorieën - Dimensionaliteitsreductie naar 5-8 dimensies ## 7. Real-time Optimalisaties **Berekeningsbeperkingen:** - Precompute aggregaties dagelijks (niet real-time) - Gebruik sliding window voor recente gedragsfeatures - Implementeer feature caching voor snelle toegang - Beperk polynoomgraad tot maximaal 2 - Gebruik feature hashing voor hoge dimensionaliteit ## Implementatiestappen: 1. Feature pipeline bouwen met dagelijkse batch updates 2. Real-time features beperken tot eenvoudige berekeningen 3. Embeddings offline trainen en cacheen 4. Feature importance analysis uitvoeren voor optimalisatie Dit plan balanceert predictive power met computational efficiency voor uw use case.