Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een datavisualisatie om de integriteit van je dataset over financiële transacties in Q1 2024 te analyseren: **1. Overzicht en doel:** De visualisatie moet inzicht geven in dataconnectiviteit, consistentie en validatieproblemen binnen omzetcijfers en productcategorieën. **2. Aanbevolen visualisatie:** **A. Dashboard met meerdere componenten:** - **Data Connectiviteit:** - **Diagram:** Een netwerkvisualisatie (bijvoorbeeld een gedesigneerde graph) die laat zien hoe verschillende gegevensbronnen, tabellen en velden met elkaar verbonden zijn. - **Wat toont het:** Verbindingen en afhankelijkheden tussen datasets, bronnen en tabellen. Onvolledige of verbroken verbindingen kunnen wijzen op dataconnectiviteitsproblemen. - **Data Consistentie:** - **Diagram:** Een boxplot of spreidingsdiagram van omzetcijfers per productcategorie. - **Wat toont het:** Variaties en uitbijters die kunnen duiden op inconsistentie of datainvoerfouten. - **Validatieproblemen:** - **Diagram:** Een tabel of heatmap met datapunten die niet voldoen aan validatiecriteria (bijvoorbeeld negatieve omzetcijfers, ontbrekende categorieën). - **Wat toont het:** Aantal en aard van validatiefouten, bijvoorbeeld frequent voorkomende fouttypes. **B. Extra elementen:** - **Tijdlijnanalyse:** Een lijn- of bargrafiek die de omzet in Q1 2024 toont, met markeringen voor datapunten met validatiefouten of inconsistenties. - **Filters en interactie:** Mogelijkheid om te filteren op productcategorie, maand, of fouttype voor diepgaandere analyse. **3. Techniek en tools:** Gebruik bijvoorbeeld Power BI, Tableau of een Python- of R-gebaseerde oplossing (zoals Plotly, Shiny) om deze visualisaties te maken. **4. Samenvatting:** - Een netwerkvisualisatie voor dataconnectiviteit. - Boxplots/spreadsheet voor dataconsistentie. - Heatmaps of tabellen voor validatieproblemen. - Tijdlijn en filters voor trends en diepere analyse. Met deze aanpak krijg je een overzichtelijk en interactief dashboard dat je inzicht geeft in de datakwaliteit en mogelijke problemen binnen je dataset.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een data visualisatie-dashboard specifiek gericht op het analyseren van de datakwaliteit van uw financiële transacties. ### **Doel van het Dashboard:** Het primaire doel is om **dataconnectiviteit** (ontbrekende relaties), **consistentie** (uniformiteit in formaten en categorieën) en **validatie** (onmogelijke of uitschietende waarden) in één oogopslag zichtbaar te maken. --- ### **Aanbevolen Tool:** * **Power BI** of **Tableau** zijn uitstekende keuzes vanwege hun krachtige visualisatiemogelijkheden en interactieve filters. * **Python** met bibliotheken zoals **Matplotlib**, **Seaborn** en **Plotly** is perfect voor een meer op maat gemaakte, programmeerbare aanpak. --- ### **Dashboard Ontwerp: "Datakwaliteit Financiële Transacties Q1 2024"** Het dashboard bestaat uit verschillende visualisaties die samen een compleet beeld geven. Hieronder volgt een beschrijving per paneel. #### **Paneel 1: Overzicht & Samenvatting (Bovenaan)** * **Visualisatie:** Grote, duidelijke **KPI-kaarten (Key Performance Indicators)**. * **Doel:** Snel een algemeen beeld van de datakwaliteit geven. * **Data weergave:** * **Totaal aantal transacties:** [Totaal aantal] * **Transacties met ontbrekende waarden:** [Aantal] - (*% van totaal*) * **Transacties met inconsistente categorieën:** [Aantal] - (*% van totaal*) * **Transacties met negatieve omzet (validatieprobleem):** [Aantal] - (*% van totaal*) #### **Paneel 2: Analyse van Ontbrekende Waarden (Connectiviteit)** * **Visualisatie:** **Staafdiagram of Heatmap**. * **Doel:** Identificeren welke specifieke velden (kolommen) de meeste ontbrekende (NULL/lege) waarden bevatten. * **Data weergave:** * *X-as:* De kolomnamen (bv. `Productcategorie`, `KlantID`, `Datum`, `Omzet`). * *Y-as:* Het aantal of percentage ontbrekende waarden per kolom. * **Inzicht:** Je ziet direct of er bijvoorbeeld veel transacties zijn zonder toegewezen productcategorie (een groot connectiviteitsprobleem). #### **Paneel 3: Analyse van Productcategorieën (Consistentie)** * **Visualisatie:** **Gecumuleerd staafdiagram** of **Treemap**. * **Doel:** Inconsistenties in de naming conventies van productcategorieën vinden. * **Data weergave:** * Groepeer alle unieke vermeldingen in de `Productcategorie` kolom. * **Voorbeeld van problemen die dit visualiseert:** * "Electronica" vs. "electronica" vs. "ELEKTRONICA" (hoofdlettergevoeligheid). * "IT-Hardware" vs. "IT Hardware" (spaties en afbreekstreepjes). * "Onbekend" vs. "Niet gespecificeerd" vs. "Overig" (inconsistente placeholderwaarden). * **Interactie:** Klik op een staaf (bv. "Overig") om in de onderliggende data te zien welke transacties deze label hebben. #### **Paneel 4: Validatie van Omzetcijfers** * **Visualisatie 4A:** **Boxplot** of **Histogram**. * **Doel:** Snel uitschieters (outliers) identificeren. Zijn er transacties met een omzet die vele malen hoger is dan het gemiddelde? Zijn er negatieve omzetten (terugbetalingen die mogelijk anders geregistreerd moeten worden)? * **Visualisatie 4B:** **Spreidingsdiagram (Scatter Plot)**. * *X-as:* Transactiedatum. * *Y-as:* Omzetwaarde. * **Doel:** Identificeer patronen of clusters van ongeldige waarden. Bijvoorbeeld een groep transacties op één dag met een omzet van €0, wat op een fout in het exportsysteem kan duiden. #### **Paneel 5: Detailtabel voor Onderzoek** * **Visualisatie:** **Interactieve datatabel**. * **Doel:** Zodra je een probleem in een van de bovenstaande visualisaties hebt geïdentificeerd (bv. een outlier, een inconsistente categorie), kun je erop klikken. Dit paneel laat dan alle ruwe data zien van de transacties die onder die filter vallen. * **Functie:** Essentieel voor root-cause analyse en het opschonen van de data. --- ### **Samenvatting van te controleren datakwaliteitsissues:** 1. **Connectiviteit:** * Ontbrekende `Productcategorie` bij een transactie. * Ontbrekende `Omzet` waarde. * Transacties zonder bijbehorende klant- of product-ID (afhankelijk van uw dataset). 2. **Consistentie:** * Inconsistente spelling en opmaak van productcategorieën. * Inconsistente datumnotaties. * Inconsistente valuta-notaties (€, EUR, Euro). 3. **Validatie:** * **Omzet ≤ 0:** Zijn negatieve waarden geldige terugbetalingen? Zo ja, hebben ze een consistent label? * **Extreme uitschieters:** Zijn transacties met een omzet van €1.000.000 realistisch, of een typefout (bv. €1.000,00)? * **Onmogelijke datums:** Transacties buiten Q1 2024 (bv. 2023 of 2025). Dit dashboardontwerp geeft u niet alleen inzicht in de problemen, maar ook direct de tools om naar de onderliggende oorzaak te graven en uw dataset te verbeteren. Succes met de analyse