Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak voor het ontwikkelen van een aangepaste normalisatiestrategie voor jouw e-commerce dataset, gericht op consistente schaalverdeling en distributieaanpassing: 1. Data Voorbereiding a. Ontwikkel een overzicht van je dataset met aanduiding van de kolommen: productcategorieën, prijzen, klantbeoordelingen, inkomen, kredietscore en rekeningbalans. b. Identificeer ontbrekende waarden in de doelvariabelen (inkomen, kredietscore, rekeningbalans) en andere relevante kolommen. 2. Imputatie van Ontbrekende Waarden a. Kies een geschikte imputatiemethode, bijvoorbeeld: - Gemiddelde of mediaan imputation voor numerieke variabelen. - Multivariate imputatie (bijvoorbeeld MICE) voor complexere datasets. b. Voer de imputatie uit op de kolommen inkomen, kredietscore en rekeningbalans om volledige data te verkrijgen. 3. Normalisatie met Min-Max Schaal a. Bepaal de minimale en maximale waarden voor elke doelvariabele (inkomen, kredietscore, rekeningbalans) na imputatie. b. Pas de min-max schaal toe op elke variabele: \[ X_{norm} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \] Dit schaalt alle waarden naar een bereik tussen 0 en 1. 4. Overwegingen voor Consistentie en Distributie a. Controleer de distributie van genormaliseerde variabelen, vooral om te voorkomen dat extreme waarden de schaal beïnvloeden. b. Indien nodig, overweeg preprocessing zoals log-transformatie vóór normalisatie om scheefheid te verminderen. 5. Validatie en Documentatie a. Visualiseer de genormaliseerde variabelen (bijvoorbeeld met histogrammen) om te verzekeren dat de schaalverdeling passend is. b. Documenteer de stappen en parameters, zodat de normalisatie reproduceerbaar blijft. 6. Toepassing op Nieuwe Data a. Bewaar de min- en max-waarden voor elke variabele om consistent te normaliseren bij nieuwe gegevens. b. Voer dezelfde imputatiemethoden uit op nieuwe gegevens voordat normalisatie. Door deze aanpak zorg je voor een consistente schaalverdeling en aangepaste distributie voor je doelvariabelen, inclusief de juiste behandeling van ontbrekende waarden.

Zeker, ik help u graag een aangepaste normalisatiestrategie te ontwikkelen voor uw e-commerce dataset. Hier is een stapsgewijze aanpak in het Nederlands: --- ### **Aangepaste Data Normalisatiestrategie** **Doel:** Min-max normalisatie toepassen op de variabelen *inkomen*, *kredietscore* en *rekeningbalans* met imputatie van ontbrekende waarden. --- #### **Stap 1: Voorbereiding en Verkenning** - Controleer de distributie van elke doelvariabele (histogrammen/boxplots) om uitschieters te identificeren. - Analyseer het patroon van ontbrekende waarden (bijv. MCAR, MAR, MNAR) om een geschikte imputatiemethode te kiezen. --- #### **Stap 2: Imputatie van Ontbrekende Waarden** Gebruik voor elke variabele een geschikte imputatiemethode: - **Inkomen/Kredietscore/Rekeningbalans:** Gebruik **mediaan-imputatie** (robuust tegen uitschieters) of **gemiddelde-imputatie per productcategorie** (als er een duidelijke relatie met categorieën bestaat). - *Voorbeeldcode (Python pseudocode):* ```python # Imputatie per productcategorie (indien relevant) df['inkomen'] = df.groupby('productcategorie')['inkomen'].transform(lambda x: x.fillna(x.median())) ``` --- #### **Stap 3: Min-Max Normalisatie** Pas min-max normalisatie toe op de geïmputeerde variabelen: - Formule: \( X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} \) - *Voorbeeldcode:* ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df[['inkomen_norm', 'kredietscore_norm', 'rekeningbalans_norm']] = scaler.fit_transform( df[['inkomen', 'kredietscore', 'rekeningbalans']] ) ``` --- #### **Stap 4: Controle en Validatie** - Verifieer of alle waarden nu tussen 0 en 1 liggen. - Controleer of de distributieverhoudingen behouden zijn (bijv. via scatterplots vóór/na normalisatie). --- #### **Speciale Overwegingen** 1. **Uitschieters:** Overweeg voor variabelen met extreme uitschieters een **robuste min-max variant** (bijv. gebruik van percentielen i.p.v. min/max). 2. **Productcategorieën:** Als er significante schaalverschillen per categorie zijn, pas dan **groepsgewijze normalisatie** toe per categorie. 3. **Reproduceerbaarheid:** Sla de min/max-waarden van de scaler op voor toekomstige data (bijv. via `scaler.data_min_` en `scaler.data_max_`). --- ### **Aanbevolen Tools** - Python: `pandas` voor data-manipulatie, `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler` voor normalisatie. - Alternatief: Handmatige implementatie met `df['var'] = (df['var'] - df['var'].min()) / (df['var'].max() - df['var'].min())`. --- Laat het weten als u specifieke details wilt aanpassen (bijv. imputatiemethoden of afhandeling van uitschieters)!