Voor het analyseren van de invloed van demografische factoren zoals leeftijd en geslacht op je doelvariabele verkoop, zijn verschillende Seaborn-visualisaties geschikt, afhankelijk van de aard van je data en de gewenste inzichten: 1. Gegroepeerde staafdiagram (e.g., `sns.catplot` met `kind='bar'`): - Ideaal om de gemiddelde verkoop per categorie (bijvoorbeeld geslacht) te vergelijken, onderverdeeld in andere variabelen zoals leeftijdsgroepen. - Hiermee kun je makkelijk zien hoe verkoop varieert tussen verschillende groepen. 2. FacetGrid (`sns.FacetGrid`): - Geschikt om meerdere subplots te maken, bijvoorbeeld per leeftijdsgroep of geslacht. - Hiermee krijg je een gedetailleerder beeld van de relaties en patronen binnen subpopulaties. 3. Scatterplot met hue en size (`sns.scatterplot`): - Als je leeftijd numeriek is en je verkoop wilt relateren aan deze variabele, kan een scatterplot met kleurcodering voor geslacht en grootte voor andere factoren nuttig. Aanpassingsopties voor betere duidelijkheid: - Kleurpaletten: gebruik `palette` parameter om contrastrijke en duidelijke kleuren te kiezen, bijvoorbeeld `palette='Set2'` of `palette='Dark2'`. - Groeperingsstrategieën: groepeer data in relevante categorieën (bijvoorbeeld leeftijdsgroepen zoals 18-25, 26-35, etc.) voor meer overzicht. - Labeling en titels: zorg voor duidelijke labels, legenda’s en titels. - Data-aggregatie: Bereken gemiddelden of sommen om de visualisatie overzichtelijk te houden en patronen beter zichtbaar te maken. Kortom, een gegroeerde staafdiagram met aangepaste kleuren en goed gekozen groeperingen is vaak een goede start. Voor diepgaandere analyse kan een FacetGrid zeer inzichtelijk zijn.

Voor het analyseren van de relatie tussen demografische factoren (leeftijd, geslacht) en je doelvariabele (verkoop) raad ik de volgende Seaborn-visualisaties aan: **Aanbevolen visualisaties:** 1. **Gegroepeerd staafdiagram** (`sns.barplot`) - Ideaal voor het vergelijken van verkoopcijfers tussen geslacht-groepen binnen verschillende leeftijdscategorieën - Toont duidelijk de interactie tussen beide demografische variabelen 2. **FacetGrid met staafdiagrammen** - Creëer subplots per leeftijdscategorie met geslacht op de x-as - Laat trends binnen elke leeftijdsgroep perfect zien **Aanpassingen voor betere duidelijkheid:** - **Kleurpalet**: Gebruik `palette="Set2"` of `palette="husl"` voor duidelijke onderscheiding tussen geslacht-groepen - **Groepeerstrategie**: Groepeer eerst op leeftijd (x-as), dan op geslacht (kleur) - **Extra opties**: - Voeg `ci="sd"` toe voor standaarddeviatie i.p.v. betrouwbaarheidsintervallen - Gebruik `hue_order` voor consistente geslachtsvolgorde - Pas `plt.xticks(rotation=45)` aan voor betere leesbaarheid van leeftijdslabels **Voorbeeldcode:** ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Gegroepeerd staafdiagram sns.barplot(data=df, x="leeftijd_categorie", y="verkoop", hue="geslacht", palette="Set2") plt.xticks(rotation=45) plt.show() # Of FacetGrid g = sns.FacetGrid(df, col="leeftijd_categorie", col_wrap=4) g.map(sns.barplot, "geslacht", "verkoop", palette="Set2") ``` Het gegroepeerd staafdiagram is meestal het meest effectief voor directe vergelijking, terwijl de FacetGrid beter is voor gedetailleerde analyse per leeftijdsgroep.