Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een datavisualisatie om de kwaliteit van je dataset met financiële transacties Q1 2024 te analyseren: **1. Overzichtsdashboard met meerdere visualisaties** a. **Heatmap van ontbrekende waarden** - **Wat:** Een matrix waarin rijen transacties en kolommen datavelden (bijvoorbeeld bedrag, categorie, datum) worden weergegeven. - **Hoe:** Gebruik kleuren (bijvoorbeeld rood voor ontbrekende waarden, groen voor volledige data). - **Doel:** Snel inzicht in waar gegevens ontbreken. b. **Bar charts voor datatypes en inconsistenties** - **Wat:** Bar charts die het aantal ontbrekende of inconsistente waarden per kolom tonen. - **Hoe:** Bijvoorbeeld, een staafdiagram dat toont hoeveel transacties een ontbrekende categorie hebben of ongeldige datums. - **Doel:** Identificeren van kolommen met veel problemen. c. **Boxplot of histogram voor numerieke data** - **Wat:** Visualisatie van de distributie van numerieke velden zoals bedrag. - **Hoe:** Detecteer afwijkingen of uitschieters die mogelijk fouten zijn. - **Doel:** Inzicht in afwijkingen en anomalieën. d. **Cirkeldiagram of staafdiagram voor categorische data** - **Wat:** Verdeling van categorieën (bijvoorbeeld type transactie). - **Hoe:** Detecteer ongebruikelijke of zeldzame categorieën die mogelijk inconsistenties aangeven. - **Doel:** Controleren op onverwachte of onbruikbare categorieën. **2. Aanvullende analyses** - **Outlier detectie:** Gebruik statistische methoden (zoals Z-score) om afwijkingen in numerieke data zichtbaar te maken. - **Data validatie checks:** Bijvoorbeeld, datums buiten de verwachte periode of niet-chronologische transacties. **3. Implementatie tips** - Gebruik tools zoals Tableau, Power BI, of Python (met seaborn, matplotlib, pandas) om deze visualisaties te maken. - Zorg voor interactieve elementen (filters op datum, categorieën) om dieper te kunnen analyseren. Met deze gecombineerde visualisaties krijg je een helder overzicht van ontbrekende data, inconsistenties en afwijkingen, waardoor je de betrouwbaarheid van je dataset kunt beoordelen en verbeteren.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een data visualisatiedashboard specifiek voor uw financiële transactiedata. Het doel is om u in één oogopslag een volledig beeld te geven van de datakwaliteit. ### **Overzicht: Datakwaliteit Dashboard Financiële Transacties Q1 2024** Het dashboard bestaat uit verschillende visualisaties, gerangschikt om u logisch door de kwaliteitscheck te leiden. --- ### **1. Samenvattingsbalk (KPI's bovenaan)** **Doel:** Een directe, hoog-level beoordeling van de algehele datakwaliteit. **Visualisatie:** Een rij met metrische kaarten (grote getallen). **Data:** Totaalaantal transacties, rijen, kolommen. * **Totaal Rijen:** `145,208` (bijv.) * **Volledigheid:** `98.7%` (Percentage niet-ontbrekende waarden over de hele dataset) * **Vermoeden Inconsistenties:** `42` (Aantal rijen gedetecteerd met potentieel problematische waarden, gebaseerd op onderstaande checks) --- ### **2. Analyse van Ontbrekende Waarden (Compleetheid)** **Doel:** Identificeren welke specifieke velden de grootste problemen met ontbrekende data hebben. **Visualisatie:** **Geschikte Balkdiagram** (horizontaal). **Uitleg:** * **Y-as:** De namen van alle kolommen in uw dataset (bijv. `Bedrag`, `Transactietype`, `Valuta`, `Tegenrekening`, `Omschrijving`). * **X-as:** Het **aantal** of **percentage** ontbrekende waarden per kolom. * **Waarde:** U ziet direct welke kolom de meeste `NULL`, `NaN` of lege waarden heeft. Een kolom `"Opmerkingen"` mag veel missende waarden hebben, maar een kolom `"Bedrag"` absoluut niet.  --- ### **3. Analyse van Inconsistenties & Afwijkingen (Categorische Data)** **Doel:** Het vinden van spelfouten, inconsistente categorieën en ongeldige waarden in tekstvelden. **Visualisatie:** **Taartdiagrammen** of **Trellis Bar Charts** (voor kolommen met een beperkt aantal categorieën). **Voorbeelden per kolom:** * **Transactietype (bijv.):** * Verwachte categorieën: `"Overboeking"`, `"Incasso"`, `"Creditcard"`, `"Storting"`. * **Inconsistentie:** Een taartdiagram laat mogelijk ook `"incasso"` (kleine letter) of `"Credit card"` zien. Dit zijn verschillende categorieën voor de computer maar betekenen hetzelfde. De visualisatie maakt dit direct duidelijk. * **Valuta (bijv. EUR, USD, GBP):** * Een taartdiagram toont direct of er onverwachte valuta's zoals `"EURO"` of `"UsD"` in voorkomen. --- ### **4. Analyse van Afwijkingen (Numerieke Data)** **Doel:** Vinden van uitschieters, onmogelijke waarden en verdachte distributies. **Visualisatie:** **Boxplots** en **Histogrammen**. **Voorbeelden per kolom:** * **Transactiebedrag:** * **Boxplot:** Laat de mediaan, quartielen en **uitsschieters** (extreem hoge of lage waarden) perfect zien. Een transactie van €0.02 is mogelijk, maar €2.000.000 is een uitschieter die gevalideerd moet worden. * **Histogram:** Toont de verdeling van de bedragen. Is deze normaal verdeeld? Zijn er onverwachte pieken bij ronde getallen (bijv. veel transacties van exact €1000)? Dit kan op iets bijzonders duiden.  * **Datum/Tijd:** * **Histogram:** Maak een histogram van transacties per dag. Zijn er dagen (bijv. weekends) met 0 transacties? Klopt dat met uw verwachting? Zijn er transacties buiten kantooruren? Dit kan inconsistenties in de data-acquisitie blootleggen. --- ### **5. Geavanceerde Check: Logische Consistentie** **Doel:** Controleren op tegenstrijdigheden tussen verschillende kolommen. **Visualisatie:** **Spreidingsdiagram (Scatter Plot)** en **Gefilterde Weergave**. **Voorbeeld:** * **Spreidingsdiagram:** Plot `Transactiebedrag` tegen `Tegenrekeningnummer`. Dit kan clusters tonen of verdachte transacties naar bepaalde rekeningen. * **Filter:** Maak een filter om alle transacties te tonen waar `Transactietype = "Incasso"` maar waar `Bedrag > 0` staat (terwijl incasso's vaak negatief zijn in boekhoudingen). Dit is een logische inconsistentie. --- ### **Aanbevolen Tools om dit te Maken:** * **Python (Jupyter Notebook)** * Bibliotheken: `Pandas` voor data manipulatie, `Matplotlib` en `Seaborn` voor de visualisaties. * `df.isnull().sum()` voor ontbrekende waarden. * `sns.boxplot(x=df['Bedrag'])` voor een boxplot. * **Tableau / Power BI** * Uitstekend voor interactieve dashboards. U kunt de bovenstaande visualisaties slepen-en-neerzetten en filters toepassen om dieper in de data te duiken. * **Excel** * Goed voor een eerste snelle check. Gebruik filters om unieke waarden voor categorische data te zien en maak eenvoudige staafdiagrammen voor ontbrekende waarden. ### **Volgende Stap na Visualisatie:** Gebruik dit dashboard niet alleen om problemen te vinden, maar ook om een **data quality report** te genereren met een lijst van concrete actiepunten, zoals: 1. Kolom `[X]` heeft 5% ontbrekende waarden: bron checken. 2. Kolom `[Transactietype]` heeft 3 inconsistente spellingen: samenvoegen tot één categorie. 3. Er zijn 15 uitschieters in `[Bedrag] > €100.000`: handmatig valideren. Succes met uw analyse!