Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde aanpak om je Seaborn-visualisaties te verbeteren en je data-analyse te verdiepen: 1. Datasetbeschrijving: - De dataset bevat maandelijkse omzet en uitgaven per afdeling over een periode van 3 jaar. - Daarnaast bevat de dataset mogelijk informatie over steden, waardoor je geografische verschillen kunt analyseren. - Variabelen kunnen onder andere maand, jaar, afdeling, omzet, uitgaven, en stad zijn. 2. Doelstellingen: - Inzicht krijgen in hoe verkooppatronen veranderen tijdens feestdagen. - Correlaties tussen omzet en uitgaven per afdeling en per stad analyseren. - Trends en afwijkingen visueel identificeren. - Verschillen tussen steden in omzet en uitgaven visualiseren. 3. Aanpak en visualisatietypes: a. Voor correlaties tussen variabelen: - Gebruik een seaborn clustermap (`seaborn.clustermap`) om correlaties tussen omzet, uitgaven, en mogelijk andere numerieke variabelen te tonen. - Vooraf bereken je de correlatiematrix: ```python import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np # Stel dat je data in een DataFrame df staat corr = df[['omzet', 'uitgaven']].corr() sns.clustermap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') ``` b. Voor maandelijkse omzet en uitgaven per afdeling over 3 jaar: - Gebruik line plots (`sns.lineplot`) met tijd op de x-as en omzet/uitgaven op de y-as. - Voeg meerdere lijnen toe voor verschillende afdelingen of steden: ```python import matplotlib.pyplot as plt # Data voorbereiden: groeperen per maand, afdeling en stad # Bijvoorbeeld: monthly_data = df.groupby(['jaar', 'maand', 'afdeling', 'stad']).agg({'omzet':'sum', 'uitgaven':'sum'}).reset_index() # Plot: plt.figure(figsize=(15,7)) sns.lineplot(data=monthly_data, x='maand', y='omzet', hue='afdeling', style='stad') plt.title('Maandelijkse omzet per afdeling en stad over 3 jaar') plt.show() ``` c. Voor analyse van feestdagen: - Markeer feestdagen op de tijdlijn met verticale lijnen (`ax.axvline`) of annotaties. - Vergelijk omzet voor feestdagen en niet-feestdagen: ```python # Voeg feestdagen toe als datums feestdagen = pd.to_datetime(['2021-12-25', '2022-12-25', '2023-12-25']) plt.figure(figsize=(15,7)) sns.lineplot(data=monthly_data, x='maand', y='omzet', hue='afdeling') for feestdag in feestdagen: plt.axvline(feestdag, color='red', linestyle='--', alpha=0.5) plt.text(feestdag, plt.ylim()[1], 'Feestdag', rotation=90, verticalalignment='top') ``` d. Voor verschillen tussen steden: - Gebruik boxplots of violin plots (`sns.boxplot`, `sns.violinplot`) om de distributie van omzet en uitgaven per stad te tonen: ```python sns.boxplot(x='stad', y='omzet', data=monthly_data) plt.title('Verdeling van omzet per stad') plt.show() ``` 4. Extra interpretatie- en analysetips: - Voer time series analyses uit om trends en seizoenspatronen te identificeren. - Gebruik moving averages om schommelingen glad te strijken. - Voer regressie- of voorspellende modellen uit om de invloed van feestdagen en andere factoren op omzet te kwantificeren. Met deze aanpak krijg je niet alleen visuele inzichten, maar ook een diepere interpretatie van de data en de onderliggende patronen.

Op basis van uw beschrijving, hier is een gestructureerd plan voor geavanceerde Seaborn-visualisaties: **Aanbevolen Visualisatietypes:** 1. **Clustermap** - Voor correlatie-analyse tussen afdelingen, maanden en steden 2. **Lineplot met facetgrid** - Maandelijkse trends per afdeling over 3 jaar 3. **Boxplot per maand** - Feestmaanden (nov-dec) vs andere maanden 4. **Heatmap per stad** - Regionale verschillen in seizoenspatronen **Statistische annotaties toe te voegen:** - Correlatiecoëfficiënten in clustermap - Trendlijnen per afdeling - Gemiddelde verschilwaarden tussen feest- en niet-feestmaanden - Significantieniveaus (p-waarden) voor seizoenseffecten **Stapsgewijze interpretatie-aanpak:** 1. **Correlatie-analyse clustermap:** ```python import seaborn as sns import pandas as pd # Cluster per afdeling, maand en stad corr_matrix = df.pivot_table(values='omzet', index=['afdeling', 'stad'], columns='maand').corr() sns.clustermap(corr_matrix, annot=True, cmap='vlag') ``` 2. **Feestdagen-impact:** - Isoleer november-december per jaar - Vergelijk met jaar-gemiddelde - Analyseer uitgaven/omzet-ratio tijdens piekperiodes 3. **Stedelijke verschillen:** - Groepeer per stad en feestmaand - Bereken procentueel verschil t.o.v. jaargemiddelde - Visualiseer met gestapelde bar charts per regio **Specifieke inzichten om te extraheren:** - Welke afdelingen hebben sterkste seizoenscorrelatie? - Zijn er steden met afwijkende feestdagenpatronen? - Hoe evolueert de feestdagen-impact over de 3 jaar? - Zijn er afdelingen met tegencyclische trends? **Aanbevolen contextuele elementen:** - Vergelijk met nationale retail data - Integreer lokale evenementen per stad - Analyseer weersinvloeden per regio - Overlay met macro-economische indicatoren Wilt u dat ik specifieke code snippets uitwerk voor een van deze visualisaties of heeft u aanvullende details over uw datasetstructuur?