Natuurlijk! Hier zijn enkele suggesties voor het visualiseren van de invloed van temperatuur op belangrijke verkoopmetrics, samen met voorbeeld Python-code. **Aanbevelingen voor visualisaties:** 1. **Lijnplot van temperatuur en verkoopvolume over tijd** - Grafiektype: Lijnplot - Doel: Visualiseer hoe veranderingen in temperatuur correleren met verkoopvolume door de tijd - Kleuren: Gebruik bijvoorbeeld blauw voor temperatuur en rood voor verkoopvolume - Lay-out: Voeg duidelijke legendes, titels en labels toe 2. **Scatterplot van temperatuur versus verkoopvolume** - Grafiektype: Scatterplot - Doel: Onderzoek de relatie tussen temperatuur en verkoopvolume - Kleuren: Gebruik bijvoorbeeld een gradient of één kleur met transparantie 3. **Correlatiematrix of heatmap** - Grafiektype: Heatmap - Doel: Visualiseer de correlatie tussen temperatuur en andere metrics Hier is een voorbeeld Python-script dat deze visualisaties maakt, ervan uitgaande dat je dataset in een DataFrame `df` staat met kolommen `Datum`, `Temperatuur` en `Verkoopvolume`: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Voorbeeld data laden (vervang dit door je eigen dataset) # df = pd.read_csv('jouw_data.csv') # Zorg dat 'Datum' omgezet wordt naar datetime # df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum']) # Sample data maken voor demonstratie import numpy as np np.random.seed(0) dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31') temperaturen = np.random.normal(loc=15, scale=10, size=len(dates)) verkoop = np.random.poisson(lam=200, size=len(dates)) df = pd.DataFrame({'Datum': dates, 'Temperatuur': temperaturen, 'Verkoopvolume': verkoop}) # 1. Lijnplot van temperatuur en verkoop over tijd plt.figure(figsize=(14,6)) plt.plot(df['Datum'], df['Temperatuur'], label='Temperatuur (°C)', color='blue') plt.plot(df['Datum'], df['Verkoopvolume'], label='Verkoopvolume', color='red') plt.title('Temperatuur en Verkoopvolume over Tijd') plt.xlabel('Datum') plt.ylabel('Waarde') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() # 2. Scatterplot van Temperatuur versus Verkoopvolume plt.figure(figsize=(8,6)) sns.scatterplot(x='Temperatuur', y='Verkoopvolume', data=df, alpha=0.6) plt.title('Temperatuur vs Verkoopvolume') plt.xlabel('Temperatuur (°C)') plt.ylabel('Verkoopvolume') plt.tight_layout() plt.show() # 3. Correlatiematrix en heatmap corr = df[['Temperatuur', 'Verkoopvolume']].corr() plt.figure(figsize=(4,3)) sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlatie tussen Temperatuur en Verkoopvolume') plt.tight_layout() plt.show() ``` **Samenvatting:** - Gebruik een lijnplot voor het visualiseren van trends over tijd. - Gebruik een scatterplot om de directe relatie tussen temperatuur en verkoopvolume te onderzoeken. - Gebruik een heatmap voor de correlatie tussen verschillende variabelen. Pas de code aan op basis van je eigen dataset en kolomnamen.

Zeker! Hier zijn suggesties voor visualisaties en direct uitvoerbare Python-code om de relatie tussen temperatuur en verkoopgegevens te analyseren. ## Aanbevelingen voor Visualisaties ### 1. **Lijndiagram - Temperatuur vs. Verkoop over tijd** - **Doel**: Toon seizoenspatronen en trends - **Grafiektype**: Lijndiagram met dubbele Y-as - **Kleuren**: Blauw voor temperatuur, rood voor verkoop - **Layout**: Horizontale weergave met duidelijke legenda ### 2. **Spreidingsdiagram - Correlatie analyse** - **Doel**: Toon directe relatie tussen temperatuur en verkoop - **Grafiektype**: Spreidingsdiagram met trendlijn - **Kleuren**: Gradiëntkleuren op basis van seizoen ### 3. **Heatmap - Maandelijkse patronen** - **Doel**: Visualiseer patronen per maand - **Grafiektype**: Heatmap - **Kleuren**: Warme kleuren voor hoge waarden ## Python Code ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from datetime import datetime import matplotlib.dates as mdates # Stel de stijl in plt.style.use('seaborn-v0_8') sns.set_palette("husl") # Genereer voorbeelddata (vervang dit met je eigen dataset) def generate_sample_data(): np.random.seed(42) dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D') # Seizoensgebonden temperatuur base_temp = 10 + 10 * np.sin(2 * np.pi * (dates.dayofyear - 80) / 365) temperature = base_temp + np.random.normal(0, 3, len(dates)) # Verkoop beïnvloed door temperatuur + seizoenseffect base_sales = 1000 + 500 * np.sin(2 * np.pi * (dates.dayofyear - 30) / 365) sales_effect = 20 * (temperature - 10) # Verkoop stijgt met temperatuur sales = base_sales + sales_effect + np.random.normal(0, 100, len(dates)) return pd.DataFrame({ 'datum': dates, 'temperatuur': temperature, 'verkoop': sales }) # Laad data df = generate_sample_data() df['maand'] = df['datum'].dt.month df['seizoen'] = df['maand'].map({12: 'Winter', 1: 'Winter', 2: 'Winter', 3: 'Lente', 4: 'Lente', 5: 'Lente', 6: 'Zomer', 7: 'Zomer', 8: 'Zomer', 9: 'Herfst', 10: 'Herfst', 11: 'Herfst'}) print("Eerste 5 rijen van de dataset:") print(df.head()) # 1. Lijndiagram - Temperatuur vs. Verkoop over tijd fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10)) # Temperatuur over tijd ax1.plot(df['datum'], df['temperatuur'], color='#1f77b4', linewidth=2, label='Temperatuur (°C)') ax1.set_ylabel('Temperatuur (°C)', color='#1f77b4', fontsize=12) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='#1f77b4') ax1.set_title('Temperatuur en Verkoop Over Tijd', fontsize=14, fontweight='bold') ax1.grid(True, alpha=0.3) ax1.legend(loc='upper left') # Verkoop over tijd ax2.plot(df['datum'], df['verkoop'], color='#d62728', linewidth=2, label='Verkoop') ax2.set_xlabel('Datum', fontsize=12) ax2.set_ylabel('Verkoop', color='#d62728', fontsize=12) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='#d62728') ax2.grid(True, alpha=0.3) ax2.legend(loc='upper left') # Format x-as for ax in [ax1, ax2]: ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b')) ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) plt.tight_layout() plt.show() # 2. Spreidingsdiagram - Correlatie tussen temperatuur en verkoop plt.figure(figsize=(12, 8)) # Gebruik verschillende kleuren per seizoen seasons = df['seizoen'].unique() colors = {'Winter': '#1f77b4', 'Lente': '#2ca02c', 'Zomer': '#ff7f0e', 'Herfst': '#d62728'} for season in seasons: season_data = df[df['seizoen'] == season] plt.scatter(season_data['temperatuur'], season_data['verkoop'], c=colors[season], label=season, alpha=0.7, s=50) # Trendlijn z = np.polyfit(df['temperatuur'], df['verkoop'], 1) p = np.poly1d(z) plt.plot(df['temperatuur'], p(df['temperatuur']), "k--", alpha=0.8, linewidth=2, label='Trendlijn') plt.xlabel('Temperatuur (°C)', fontsize=12) plt.ylabel('Verkoop', fontsize=12) plt.title('Relatie tussen Temperatuur en Verkoop', fontsize=14, fontweight='bold') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) # Toon correlatiecoëfficiënt correlation = df['temperatuur'].corr(df['verkoop']) plt.text(0.05, 0.95, f'Correlatie: {correlation:.3f}', transform=plt.gca().transAxes, fontsize=12, bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", facecolor="white", alpha=0.8)) plt.tight_layout() plt.show() # 3. Heatmap - Maandelijkse patronen # Bereken gemiddelden per maand monthly_data = df.groupby('maand').agg({ 'temperatuur': 'mean', 'verkoop': 'mean' }).reset_index() # Maak pivot table voor heatmap heatmap_data = monthly_data.set_index('maand')[['temperatuur', 'verkoop']] plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.heatmap(heatmap_data.T, annot=True, fmt='.1f', cmap='YlOrRd', cbar_kws={'label': 'Waarde'}, linewidths=0.5) plt.title('Gemiddelde Temperatuur en Verkoop per Maand', fontsize=14, fontweight='bold') plt.xlabel('Maand', fontsize=12) plt.ylabel('Metric', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() # 4. Boxplot - Verkoop per temperatuurbereik # Creëer temperatuurcategorieën df['temp_categorie'] = pd.cut(df['temperatuur'], bins=[-10, 0, 10, 20, 30, 40], labels=['Zeer koud (<0°)', 'Koud (0-10°)', 'Mild (10-20°)', 'Warm (20-30°)', 'Heet (>30°)']) plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.boxplot(data=df, x='temp_categorie', y='verkoop', palette='coolwarm') plt.xlabel('Temperatuur Categorie', fontsize=12) plt.ylabel('Verkoop', fontsize=12) plt.title('Verkopen per Temperatuurcategorie', fontsize=14, fontweight='bold') plt.xticks(rotation=45) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() # Statistieken print("\n" + "="*50) print("SAMENVATTING STATISTIEKEN") print("="*50) print(f"Correlatie temperatuur-verkoop: {correlation:.3f}") print(f"Gemiddelde temperatuur: {df['temperatuur'].mean():.1f}°C") print(f"Gemiddelde verkoop: {df['verkoop'].mean():.1f}") print(f"Hoogste verkoop bij temperatuur: {df.loc[df['verkoop'].idxmax(), 'temperatuur']:.1f}°C") print(f"Laagste verkoop bij temperatuur: {df.loc[df['verkoop'].idxmin(), 'temperatuur']:.1f}°C") ``` ## Gebruiksaanwijzing: 1. **Vervang de voorbeelddata**: Gebruik je eigen dataset door `generate_sample_data()` te vervangen met het laden van je echte data 2. **Pas kolomnamen aan**: Zorg dat de kolomnamen overeenkomen met je dataset 3. **Installeer benodigde packages**: ```bash pip install pandas matplotlib seaborn numpy ``` ## Extra Tips: - **Interactieve versie**: Overweeg Plotly voor interactieve grafieken - **Dashboard**: Combineer meerdere visualisaties in één dashboard - **Annotaties**: Voeg belangrijke gebeurtenissen toe (feestdagen, promoties) De code geeft je een complete analyse van hoe temperatuur je verkopen beïnvloedt met verschillende visualisatieperspectieven!