Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een geavanceerde tijdreeksvisualisatie te maken voor jouw dataset met maandelijkse verkoopcijfers: 1. Data Voorbereiding - Zorg dat je dataset correct is gestructureerd met kolommen: datum, verkoopvolume, productcategorie. - Converteer de datumkolom naar het datetime-formaat. - Groepeer de data op maandbasis indien nodig (bijvoorbeeld met pandas in Python). 2. Exploratieve Data-analyse - Plot de totale maandelijkse verkoopvolumes over tijd. - Maak aparte grafieken per productcategorie om categorie-specifieke trends te zien. 3. Visualisatietools en technieken - Tijdreeksplot: - Gebruik een lijngrafiek om de verkoop over tijd te tonen. - Seizoensdecompositie: - Pas een STL-decompositie (Seasonal-Trend-Loess) toe om trend, seizoensinvloeden en residuen te scheiden. - In Python met statsmodels: `seasonal_decompose` of `STL`. - Heatmaps: - Maak een heatmap van verkoop per maand per jaar om seizoenseffecten visueel te identificeren. - Detectie van afwijkingen: - Gebruik statistische methoden zoals z-score of machine learning modellen (bijvoorbeeld Prophet) om anomalieën te detecteren. 4. Implementatievoorbeeld in Python Hieronder een voorbeeldcode om je op weg te helpen: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from statsmodels.tsa.seasonal import STL # Data inladen df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Voorbereiding df['datum'] = pd.to_datetime(df['datum']) # Groeperen op maand monthly_data = df.groupby([df['datum'].dt.to_period('M'), 'productcategorie']).agg({'verkoopvolume':'sum'}).reset_index() monthly_data['datum'] = monthly_data['datum'].dt.to_timestamp() # Total verkoop per maand total_per_maand = monthly_data.groupby('datum').agg({'verkoopvolume':'sum'}).reset_index() # Plot totale verkoop over tijd plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(total_per_maand['datum'], total_per_maand['verkoopvolume'], marker='o') plt.title('Maandelijkse verkoop totaal') plt.xlabel('Datum') plt.ylabel('Verkoopvolume') plt.grid(True) plt.show() # Seizoensdecompositie # Zet de tijdreeks op voor één productcategorie, bijvoorbeeld 'Elektronica' category = 'Elektronica' ts = monthly_data[monthly_data['productcategorie'] == category].set_index('datum')['verkoopvolume'] stl = STL(ts, seasonal=13) result = stl.fit() # Plot decompositie result.plot() plt.suptitle(f'Seizoensdecompositie voor {category}') plt.show() # Heatmap van verkoop per maand en jaar pivot_table = total_per_maand.pivot(index=total_per_maand['datum'].dt.year, columns=total_per_maand['datum'].dt.month, values='verkoopvolume') plt.figure(figsize=(12,6)) sns.heatmap(pivot_table, annot=True, fmt=".0f", cmap='YlGnBu') plt.title('Verkoop per maand en jaar') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Jaar') plt.show() ``` 5. Aanvullende analyses - Gebruik voorspellingsmodellen zoals Facebook Prophet voor trend- en seizoensvoorspellingen. - Voeg interactieve visualisaties toe met tools zoals Plotly voor dieper inzicht. Met deze aanpak krijg je een overzicht van trends, seizoensinvloeden en afwijkingen in je verkoopgegevens, wat je helpt bij strategische besluitvorming en presentatie.

Absoluut. Hier is een uitgebreide handleiding voor het maken van een geavanceerde, professionele tijdreeksvisualisatie voor uw verkoopdata, volledig in het Nederlands. ### Stap 1: Data-voorbereiding en -verkenning (de basis) Voordat u gaat visualiseren, moet uw dataset gestructureerd en schoon zijn. 1. **Datatype Controle**: Zorg ervoor dat: * `datum` is omgezet naar een `datetime` datatype (bijv. `YYYY-MM-DD`). * `verkoopvolume` is een numeriek datatype (integer of float). * `productcategorie` is een categorisch datatype (string of category). 2. **Sorteren**: Sorteer uw dataframe op de `datum` kolom in oplopende volgorde. 3. **Resampling (optioneel)**: Als uw data dagelijkse verkopen bevat, moet u deze eerst aggregeren naar maandelijkse totalen (of gemiddelden). In Python met Pandas zou dit zijn: `df_maand = df.resample('M', on='datum').sum()`. --- ### Stap 2: Keuze van Visualisatietools Voor geavanceerde visualisaties raad ik de volgende bibliotheken aan: * **Python (aanbevolen)**: Gebruik `Plotly` (+ `Plotly Express`) of `Altair`. Deze bibliotheken zijn interactief en produceren publicatieklare grafieken. `Matplotlib` en `Seaborn` zijn ook opties, maar minder interactief. * **R**: `ggplot2` met de `plotly` package voor interactiviteit. * **BI-Tools**: Tableau, Power BI, of Looker Studio zijn uitstekende keuzes voor drag-and-drop visualisaties zonder code. Ik focus op **Python met Plotly** vanwege de interactiviteit en kwaliteit. --- ### Stap 3: Essentiële Geavanceerde Visualisaties Hier zijn de grafieken die u moet maken om de gevraagde inzichten te krijgen. #### 1. Interactieve Meervoudige Lijngrafiek (Trends per Categorie) Deze grafiek is cruciaal om de algemene trend en onderlinge verschillen tussen categorieën te zien. ```python import plotly.express as px fig = px.line(df, x='datum', y='verkoopvolume', color='productcategorie', title='Maandelijkse Verkoopontwikkeling per Productcategorie', labels={'datum': 'Maand', 'verkoopvolume': 'Verkoopvolume (€)'}) fig.update_layout(hovermode='x unified') # Toon info voor alle lijnen simultaan fig.show() ``` **Waarom?** U ziet direct: * De algemene **trend** (stijgend, dalend, vlak) voor elke categorie. * **Seizoenspieken**: Welke categorieën pieken in bepaalde maanden? * **Relatieve prestaties**: Hoe presteert de ene categorie ten opzichte van de andere? #### 2. Seizoensanalyse: Heatmap per Jaar en Maand Deze visualisatie is perfect om seizoenspatronen bloot te leggen. ```python # Maak jaar- en maandkolommen df['jaar'] = df['datum'].dt.year df['maand'] = df['datum'].dt.month_name() # Maak een pivot tabel voor de heatmap (voorbeeld voor 1 categorie, herhaal voor anderen) df_pivot = df[df['productcategorie'] == 'Elektronica'].pivot_table( values='verkoopvolume', index='jaar', columns='maand', aggfunc='sum' ) # Sorteer de maanden op volgorde i.p.v. alfabetisch maand_volgorde = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December'] df_pivot = df_pivot[maand_volgorde] import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=go.Heatmap( z=df_pivot.values, x=df_pivot.columns, y=df_pivot.index, colorscale='Viridis', hoverongaps=False, text=df_pivot.values, texttemplate='%{text:.2s}', # Toon waarden in de heatmap hovertemplate='Jaar: %{y}<br>Maand: %{x}<br>Verkoop: %{z}<extra></extra>' )) fig.update_layout(title='Seizoensheatmap: Verkoop Elektronica (per Jaar en Maand)') fig.show() ``` **Waarom?** U identificeert direct: * **Seizoensinvloeden**: Donkere vakjes (hoge verkoop) in specifieke maanden elk jaar (bijv. altijd een piek in december). * **Trend door de jaren heen**: Wordt het patroon elk jaar sterker of zwakker? Ziet u verticale patronen? #### 3. Anomaliedetectie met Trechterbanden (Rolling Mean + STD) Om afwijkingen (anomalieën) te detecteren. ```python # Bereken rolling gemiddelde en standaarddeviatie (bijv. over een window van 12 maanden) window = 12 df['rolling_mean'] = df['verkoopvolume'].rolling(window=window).mean() df['rolling_std'] = df['verkoopvolume'].rolling(window=window).std() # Bepaal bovengrens en ondergrens (bijv. 2 standaarddeviaties) df['upper_bound'] = df['rolling_mean'] + (df['rolling_std'] * 2) df['lower_bound'] = df['rolling_mean'] - (df['rolling_std'] * 2) # Plot de originele data, het rolling mean en de confidence bands fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=df['datum'], y=df['verkoopvolume'], mode='lines', name='Werkelijke Verkoop', line=dict(color='blue'))) fig.add_trace(go.Scatter(x=df['datum'], y=df['rolling_mean'], mode='lines', name='Rolling Gemiddelde (12m)', line=dict(color='green'))) fig.add_trace(go.Scatter(x=df['datum'], y=df['upper_bound'], mode='lines', line=dict(width=0), showlegend=False)) fig.add_trace(go.Scatter(x=df['datum'], y=df['lower_bound'], mode='lines', line=dict(width=0), fill='tonexty', fillcolor='rgba(255,0,0,0.1)', name='Betrouwbaarheidsinterval')) # Markeer punten die buiten de banden vallen als anomalieën anomalies = df[(df['verkoopvolume'] > df['upper_bound']) | (df['verkoopvolume'] < df['lower_bound'])] fig.add_trace(go.Scatter(x=anomalies['datum'], y=anomalies['verkoopvolume'], mode='markers', name='Afwijking', marker=dict(color='red', size=8))) fig.update_layout(title='Tijdreeks met Rolling Gemiddelde en Anomaliedetectie') fig.show() ``` **Waarom?** U vindt: * **Afwijkingen**: Data points die significant afwijken van het verwachte patroon (buiten de grijze band vallen). Dit kunnen uitschieters naar boven (onverwachte meevallers) of beneden (problemen) zijn. --- ### Stap 4: Presentatietips 1. **Interactiviteit**: Gebruik de tools van Plotly/Tableau. Laat stakeholders zelf inzoomen op interessante periodes, categorieselecties aan/uit zetten, en exacte waarden aflezen via tooltips. 2. **Samenvoegen**: Maak een **dashboard** waar bovenstaande grafieken naast elkaar staan. Een interactieve selectie van een productcategorie zou alle grafieken moeten updaten. 3. **Conclusies**: Voorzie elke grafiek van een korte, duidelijke titel en beschrijving. Wat is de belangrijkste boodschap? Bijv.: "Elektronica vertoont een consistent seizoenspatroon met een piek in Q4, terwijl de categorie 'Huishouden' een vlakker verloop kent." Met deze aanpak transformeert u uw ruwe data naar een krachtige, visuele analyse die trends, seizoensinvloeden en afwijkingen onmiddellijk duidelijk maakt. Succes!