Natuurlijk! Hier is een gestructureerd en dynamisch plan om je dataset te normaliseren en standaardiseren, gericht op consistentie en vergelijkbaarheid, met inachtneming van je specificaties: Stap 1: Data Voorbereiding - Controleer op ontbrekende waarden en behandel deze (bijvoorbeeld door imputatie of verwijdering). - Zorg dat alle variabelen correct zijn gecodeerd en dat numerieke variabelen geen onjuiste waarden bevatten. Stap 2: Identificatie van Variabelen - Continue variabelen: maandelijkse uitgaven, inkomen, spaargeld. - Variabelen met grote spreiding: salaris. - Variabelen met specifieke normalisatie: uren gewerkt. Stap 3: Toepassen van Normalisatiemethoden a. Uren gewerkt (Min-max scaling) - Bereken de minimale en maximale waarde van 'uren gewerkt'. - Normaliseer elke waarde volgens: (waarde - min) / (max - min). - Resultaat: waarden tussen 0 en 1, makkelijk te interpreteren en vergelijkbaar. b. Salaris (Z-score standaardisatie) - Bereken het gemiddelde en de standaarddeviatie van 'salaris'. - Standaardiseer elke waarde volgens: (waarde - gemiddelde) / standaarddeviatie. - Resultaat: een verdeling met gemiddelde 0 en standaarddeviatie 1, wat geschikt is voor variabelen met grote spreiding. c. Maandelijkse uitgaven, inkomen, spaargeld (Min-max scaling) - Voor elke variabele, bepaal de minimale en maximale waarde. - Pas min-max scaling toe: (waarde - min) / (max - min). - Resultaat: alle variabelen tussen 0 en 1, wat de interpretatie en vergelijkbaarheid bevordert. Stap 4: Normalisatie en Interpretatie - Zorg dat normalisatie niet de interpretatie bemoeilijkt: - Documenteer de gebruikte methoden en parameters (min, max, mean, std). - Bewaar deze parameters zodat je nieuwe data consistent kunt normaliseren. - Vermijd complexe transformaties die interpretatie voor niet-technische stakeholders bemoeilijken. Stap 5: Automatisering en Toepassing - Implementeer de normalisatie in scripts (bijvoorbeeld in Python met pandas/sklearn) zodat het proces reproduceerbaar is. - Pas de normalisatie toe op de volledige dataset. Stap 6: Validatie en Monitoring - Controleer de genormaliseerde data op plausibiliteit. - Monitor de normalisatieparameters bij nieuwe data en update indien nodig. Optioneel: Overweeg het gebruik van pipeline-structuren (bijvoorbeeld in scikit-learn) om normalisatie en modeltraining te integreren, wat consistentie en reproduceerbaarheid bevordert. Door deze stappen te volgen, ontwikkel je een flexibel en effectief normalisatieplan dat de vergelijkbaarheid en modelprestaties verbetert zonder de interpretatie te bemoeilijken.

Zeker, hier is een dynamisch normalisatie- en standaardisatieplan opgesteld in het Nederlands, specifiek toegespitst op uw dataset: --- **Dynamisch Normalisatie- en Standaardisatieplan** **Doelstelling:** Het waarborgen van consistente, vergelijkbare en modelvriendelijke variabelen zonder de interpretatie te bemoeilijken. **Stap 1: Dataverkenning en -voorbereiding** - Identificeer het type elke variabele (continu, discreet, categorisch). - Controleer op ontbrekende waarden en uitschieters (*bijv. met IQR of visuele inspectie*). - Splits variabelen logisch in op basis van spreiding en verdeling. **Stap 2: Toepassen van Normalisatie/Standaardisatie** - **Min-Max Scaling (0-1 normalisatie):** - Toegepast op: **Uren gewerkt** (aangevraagd) + andere *continue variabelen met beperkte spreiding* (bijv. spaargeld, uitgaven aan vaste lasten). - Formule: \( X_{\text{genorm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} \). - **Voordeel:** Behoudt interpretatie (bijv. "0,8" staat voor 80% van het maximum). - **Z-score Standaardisatie:** - Toegepast op: **Salaris/inkomen** (aangevraagd) + andere variabelen met *grote spreiding of uitbijters* (bijv. bonusinkomsten, onverwachte uitgaven). - Formule: \( X_{\text{std}} = \frac{X - \mu}{\sigma} \). - **Voordeel:** Reduceert effect van uitschieters; handig voor algoritmes gevoelig voor schaal (bijv. SVM, lineaire modellen). **Stap 3: Variabele-specifieke aanpassingen** - **Spaargeld:** Afhankelijk van de spreiding: - Min-Max als waarden gelijkmatig verdeeld zijn. - Z-score als er extreme waarden voorkomen (bijv. enkele klanten met zeer hoge spaarbedragen). - **Maandelijkse uitgaven:** Groepeer indien nodig per categorie (bijv. vaste lasten vs. discretionaire uitgaven) en pas per groep min-max of z-score toe. **Stap 4: Implementatie (Praktische uitvoering)** - Gebruik tools zoals Python (scikit-learn) of R: - Voor min-max: `MinMaxScaler()` - Voor z-score: `StandardScaler()` - **Let op:** Sla de schaalparameters (min/max, μ, σ) per variabele op om later nieuwe data consistent te kunnen transformeren. **Stap 5: Validatie** - Controleer of variabelen na transformatie vergelijkbare bereiken hebben (bijv. [-3,3] voor z-score, [0,1] voor min-max). - Test modelprestaties (convergentiesnelheid, nauwkeurigheid) vóór en na normalisatie. **Belangrijke beperkingen/overwegingen:** - Vermijd normalisatie van variabelen die inherent interpreteerbaar zijn (bijv. percentages). - Documenteer welke methode per variabele is gebruikt om reproduceerbaarheid te garanderen. - Overweeg *Robust Scaling* (op basis van medianen/IQR) als uitschieters extreem zijn maar behouden moeten blijven. **Conclusie:** Dit plan zorgt voor een flexibele, schaalbare aanpak waarbij methodes per variabele worden gekozen op basis van spreiding en modelbehoefte, zonder afbreuk te doen aan interpreteerbaarheid. --- Laat het weten als u specifieke codevoorbeelden of details over implementatiestappen nodig heeft!