Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd plan voor het detecteren en behandelen van uitschieters in jouw transactiegegevens, gericht op het verbeteren van de data-kwaliteit en de betrouwbaarheid van je analyse of machine learning model: **Stap 1: Data Voorbereiding** - **Data inspectie:** Analyseer de dataset om te begrijpen welke variabelen relevant zijn voor uitschieterdetectie (bijvoorbeeld transactiebedragen, frequenties, klant- of productinformatie). - **Data opschonen:** Verwijder of corrigeer ontbrekende of inconsistente data indien nodig. **Stap 2: Uitschieter Detectie** - **Gebruik Z-score methode:** - Bereken de gemiddelde (μ) en standaarddeviatie (σ) voor continue numerieke variabelen. - Computeer de Z-score voor elke datapunten: \( Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \). - Identificeer datapunten met een Z-score groter dan een vooraf bepaalde drempel (bijvoorbeeld |Z| > 3) als uitschieters. - **Gebruik Interkwartielafstand (IQR):** - Bereken de eerste kwartiel (Q1) en derde kwartiel (Q3). - Bereken de IQR = Q3 - Q1. - Uitschieters zijn datapunten die lager zijn dan Q1 - 1.5 * IQR of hoger dan Q3 + 1.5 * IQR. - **Toepassing:** - Pas beide methoden toe op relevante numerieke variabelen. - Overweeg dat datapunten als uitschieters worden geïdentificeerd als ze door beide methoden worden aangegeven, of kies een methode die het beste bij jouw data past. **Stap 3: Behandeling van Uitschieters** - **Verwijderen:** - Verwijder datapunten die duidelijk onrealistisch of foutief zijn. - Zorg dat de verwijdering niet de interpretatie van de data ondermijnt. - **Alternatief:** - Als verwijdering niet wenselijk is, overweeg dan het aanpassen van uitschieters (bijvoorbeeld door ze te cappen of te transformeren). - **Documentatie:** - Noteer welke datapunten zijn verwijderd en waarom, voor transparantie. **Stap 4: Hercontrole en Validatie** - **Controleer data na behandeling:** - Visualiseer de data (bijvoorbeeld via boxplots of histogrammen) om de impact van de behandeling te zien. - Controleer of de data nog representatief is en interpretabel blijft. - **Impact analyse:** - Bouw je machine learning model (bijvoorbeeld een classificatie- of regressiemodel) op de originele en de aangepaste datasets. - Vergelijk de nauwkeurigheid, precisie, recall, of andere relevante metrics. - Documenteer de verschillen en bepaal of de uitschieterbehandeling de modelprestaties verbetert. **Stap 5: Automatisering en Herhaalbaarheid** - **Automatiseer het detectie- en behandelingsproces:** - Schrijf scripts of gebruik data-analysetools (bijvoorbeeld Python met pandas, numpy, scipy). - Zorg dat het proces herhaalbaar is voor nieuwe data. - **Regelmatige controle:** - Voer deze stappen periodiek uit, vooral bij continue data-invoer. **Extra tips:** - Pas op dat je niet te veel gegevens verwijdert, waardoor je de dataset te klein maakt of belangrijke variaties verliest. - Overweeg om machine learning technieken voor outlierdetectie te gebruiken (bijvoorbeeld Isolation Forest) als aanvulling. - Zorg dat alle stappen transparant en reproduceerbaar zijn voor latere analyse en rapportage. Met dit plan verbeter je de kwaliteit van je dataset en de betrouwbaarheid van je modellen, terwijl je de interpretatie van je data behoudt.

Zeker, hier is een stapsgewijs plan voor het detecteren en behandelen van uitschieters in uw e-commerce transactiedataset, opgesteld volgens uw specificaties. --- ### **Stappenplan: Uitschieterdetectie en -behandeling voor E-commerce Transactiedata** **Doel:** Verbeteren van de kwaliteit en betrouwbaarheid van uw dataset voor analyse of machine learning modellen door uitschieters systematisch te identificeren en te verwijderen, met behoud van interpretatie. --- #### **Fase 1: Data Voorbereiding en Verkenning** 1. **Data Understanding:** Begrijp de variabelen in uw dataset. Voor e-commerce transacties zijn potentiële kandidaaten voor uitschieteranalyse o.a.: * `transactiebedrag` (monetair) * `aantal_gekochte_producten` (kwantitatief) * `korting_percentage` (mogelijk extreme kortingen of negatieve waarden) * `klantleeftijd` (mogelijk invoerfouten) * `productbeoordeling` (b.v. buiten de schaal 1-5) 2. **Data Cleaning (Basis):** Los ontbrekende waarden (`NaN`) en duidelijke typefouten al op *voordat* u naar uitschieters zoekt. Kies strategieën zoals verwijderen of imputeren op basis van het ontbrekende percentage. 3. **Visualisatie:** Gebruik boxplots en histogrammen voor elke numerieke variabele. Dit geeft een eerste visueel inzicht in de spreiding en mogelijke uitschieters voordat u formele methodes toepast. --- #### **Fase 2: Uitschieterdetectie (Gelijktijdig gebruik van Z-score en IQR)** Pas voor elke relevante numerieke variabele de volgende methodes toe. Het is verstandig om beide te gebruiken, aangezien ze verschillende soorten uitschieters kunnen oppikken. **A. Interkwartielafstand (IQR) Methode:** * **Sterke kant:** Robuust tegen niet-normale verdelingen (veelvoorkomend in transactiebedragen). * **Berekeningsstappen:** 1. Bereken het eerste kwartiel (Q1, 25e percentiel) en derde kwartiel (Q3, 75e percentiel) van de data. 2. Bereken de IQR: `IQR = Q3 - Q1` 3. Definieer de uitschietergrenzen: * Onderste grens: `Q1 - 1.5 * IQR` * Bovenste grens: `Q3 + 1.5 * IQR` * **Identificatie:** Alle datapunten die **onder de onderste grens** of **boven de bovenste grens** vallen, worden gemarkeerd als uitschieters. **B. Z-score Methode:** * **Sterke kant:** Effectief voor data die (ongeveer) normaal verdeeld is. * **Berekeningsstappen:** 1. Bereken het gemiddelde (µ) en de standaardafwijking (σ) van de data. 2. Bereken voor elke waarde de Z-score: `Z = (x - µ) / σ` * **Identificatie:** Een veelgebruikte drempel is `|Z| > 3`. Datapunten met een Z-score groter dan 3 of kleiner dan -3 worden gemarkeerd als uitschieters. U kunt deze drempel aanpassen (bijv. naar 2.5 of 3.5) op basis van de gevoeligheid die u wenst. **Uitvoeringstip:** Gebruik een logische `OF`-voorwaarde. Markeer een datapunt als uitschieter als het **door een van beide methodes** (IQR *of* Z-score) wordt geïdentificeerd. Dit zorgt voor een brede en voorzichtige detectie. --- #### **Fase 3: Behandelingsstrategie (Verwijdering)** 1. **Verwijdering:** Conform uw eis, verwijder de datapunten (volledige rijen) die als uitschieters zijn gemarkeerd uit de hoofddataset. 2. **Documentatie:** Houd een logboek bij van: * Het aantal verwijderde uitschieters per variabele. * Het percentage van de totale dataset dat werd verwijderd. * **Reden voor verwijdering:** Noteer voor uzelf of de uitschieter een daadwerkelijke fout was (bv. een transactie van €1.000.000 wegens een technische fout) of een zeldzame maar geldige gebeurtenis (bv. een transactie van €10.000 van een wholesale-koper). Dit is cruciaal voor interpretatie. --- #### **Fase 4: Impactanalyse en Validatie** 1. **Modeltraining:** Train uw machine learning model (bijv. een regressiemodel voor waardevoorspelling of een classificatiemodel voor fraudedetectie) op twee versies van de data: * **Model A:** Getraind op de originele dataset (met uitschieters). * **Model B:** Getraind op de gereinigde dataset (zonder uitschieters). 2. **Prestatievergelijking:** Evalueer beide modellen op een **schone testset** (een subset die niet gebruikt is tijdens de reiniging). Gebruik geschikte metrieken: * Voor regressie: Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), R². * Voor classificatie: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score. 3. **Analyse:** Vergelijk de resultaten. Een verbetering in de metrieken voor Model B duidt erop dat de uitschieterverwijdering de modelprestatie en betrouwbaarheid heeft verbeterd. Als de prestaties verslechteren, waren de "uitschieters" mogelijk informatieve, zeldzame gebeurtenissen. --- #### **Fase 5: Borging van Interpretatie (Belangrijke Beperking)** Om ervoor te zorgen dat de data na behandeling interpreteerbaar blijft: * **Transparantie:** Documenteer het hele proces duidelijk. Wees in uw rapporten en presentaties open over het feit dat u uitschieters heeft verwijderd, welke methodes u heeft gebruikt en hoeveel data is aangetast. * **Context Bewaren:** Analyseer de verwijderde uitschieters apart. Zijn het voornamelijk fraudegevallen? Technische fouten? Zeer waardevolle klanten? Dit inzicht is waardevol voor het bedrijf en helpt bij het interpreteren van de uiteindelijke resultaten. U kunt ervoor kiezen om deze gevallen in een apart analyseproject te bestuderen. * **Variabele-specificiteit:** Pas de detectie en behandeling per variabele toe. Het verwijderen van een uitschieter in `leeftijd` (waarschijnlijk een fout) is anders dan het verwijderen van een uitschieter in `transactiebedrag` (mogelijk een VIP-klant of fraude). ### **Samenvatting van de workflow:** **Data → Visualiseer → Bereken IQR & Z-score → Markeer Uitschieters → Verwijder Uitschieters → Train Model op Schone Data → Evalueer en Vergelijk Prestaties → Documenteer Alles.** Dit plan biedt een gestructureerde, reproduceerbare aanpak die voldoet aan uw eisen voor het gebruik van IQR en Z-score, verwijdering als strategie, impactanalyse en het behoud van interpretatie.