Natuurlijk, hier is een plan om dataconsistentie en integriteit te waarborgen tijdens de preprocessing van je dataset: 1. Data-inleesproces - Importeer de dataset in een gecontroleerde omgeving. - Voer initiale validaties uit om de structuur en formaten te controleren. 2. Consistentieregels toepassen - Controleer voor alle records dat de startdatum eerder is dan de einddatum. - Identificeer records waar deze regel niet geldt. - Markeer of corrigeer deze records volgens vastgestelde procedures. 3. Dubbele gebruikers-ID's detectie en aanpak - Zoek naar dubbele gebruikers-ID's. - Bepaal criteria voor het samenvoegen of verwijderen van dubbele records. - Verwijder automatisch dubbele records op basis van deze criteria. - Bewaar een log van alle verwijderingen en de criteria die zijn gebruikt. 4. Integriteitscontroles uitvoeren - Controleer op ontbrekende gegevens en vul deze waar mogelijk aan of markeer als ontbrekend. - Valideer dat productdetails en klantprofielen logisch consistent zijn (bijvoorbeeld geen negatieve aantallen of prijzen). 5. Correctiemethoden - Automatiseer correcties waar duidelijk en eenduidig mogelijk is (bijvoorbeeld verwijderen van dubbele records). - Bij twijfel of complexe gevallen, markeer records voor handmatige review. 6. Rapportage en logging - Houd een gedetailleerd log bij van alle gevonden inconsistenties, correcties en verwijderingen. - Documenteer de datum, tijd, type probleem en uitgevoerde actie. - Maak rapporten die inzicht geven in de frequentie en aard van de issues. 7. Validatie en kwaliteitscontrole - Voer na alle correcties een controle uit om te verzekeren dat de dataconsistentie en integriteit gewaarborgd zijn. - Gebruik bijvoorbeeld steekproeven of geautomatiseerde controles. 8. Documentatie en procedures - Documenteer alle regels, controles en correctiemethoden. - Stel standaard operationele procedures op voor continue datakwaliteitsbewaking. Door dit plan te volgen, zorg je voor een robuuste aanpak om dataconsistentie en integriteit te behouden, waardoor je dataset betrouwbaarder en accurater wordt tijdens de preprocessing.

Zeker, hier is een stapsgewijs plan in het Nederlands voor het waarborgen van dataconsistentie en -integriteit in uw dataset: --- ### **Plan voor Dataconsistentie en Integriteit** **Doel:** Betrouwbare en nauwkeurige data behouden tijdens de preprocessing van klantaankopen, productdetails en gebruikersprofielen. --- #### **1. Definitie van Consistentieregels** - **Regel:** Startdatum moet altijd vóór de einddatum liggen in alle records. - **Implementatie:** - Valideer elke record met behulp van een script (bijv. Python/Pandas of SQL) dat controleert of `startdatum < einddatum`. - Markeer records die niet voldoen voor correctie of verwijdering. --- #### **2. Integriteitscontroles voor Dubbele Gebruikers-ID's** - **Controle:** Identificeer dubbele `gebruikers-ID's` in de dataset. - **Methode:** - Groepeer records op `gebruikers-ID` en tel het aantal voorkomens. - Filter records waar de telling > 1 is. - Log alle dubbele ID's met bijbehorende details (bijv. timestamp, bronbestand). --- #### **3. Correctiemethoden voor Dubbele Records** - **Automatische Verwijdering:** - Behoud de eerste of laatste instantie van een dubbele `gebruikers-ID` (op basis van relevantie, bijv. meest recente record). - Verwijder alle andere duplicates met dezelfde ID. - Zorg voor een back-up van de originele data vóór verwijdering. --- #### **4. Rapportage en Logging** - **Gedetailleerde Logs:** - Log elke inconsistentie (bijv. datumfouten, duplicates) in een apart bestand (bijv. `inconsistenties.log`). - Includeer: Record-ID, type fout, timestamp van controle, en actie ondernomen (bijv. "verwijderd" of "gemarkeerd"). - Genereer een samenvattend rapport na elke preprocessing-run met: - Totaal aantal gecontroleerde records. - Aantal gevonden inconsistenties. - Lijst van gecorrigeerde/verwijderde records. --- #### **5. Technische Implementatie (Voorbeeld in Python)** ```python import pandas as pd import logging # Configuratie logging logging.basicConfig(filename='inconsistenties.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s') # Data inladen data = pd.read_csv('dataset.csv') # Consistentiecheck: Startdatum < Einddatum inconsistent_dates = data[data['startdatum'] >= data['einddatum']] if not inconsistent_dates.empty: logging.warning(f"{len(inconsistent_dates)} records met ongeldige datumrange gevonden. Records: {list(inconsistent_dates.index)}") # Optie: Verwijderen of handmatig corrigeren data.drop(inconsistent_dates.index, inplace=True) # Integriteitscheck: Dubbele gebruikers-ID's duplicates = data[data.duplicated(subset=['gebruikers_id'], keep=False)] if not duplicates.empty: logging.info(f"{len(duplicates)} dubbele records gevonden voor gebruikers-ID's: {duplicates['gebruikers_id'].tolist()}") # Automatisch verwijderen (keep eerste instantie) data.drop_duplicates(subset=['gebruikers_id'], keep='first', inplace=True) # Opslaan van gecorrigeerde dataset data.to_csv('gecorrigeerde_dataset.csv', index=False) ``` --- #### **6. Aanbevelingen** - **Test eerst op een kopie** van de dataset voordat u automatische correcties toepast. - **Overweeg handmatige review** voor complexe inconsistenties (bijv. records met meerdere fouten). - **Scheduled checks:** Voer deze controles uit vóór elke analyse of updates van de dataset. --- Laat het weten als u specifieke aanpassingen of extra details nodig hebt!