Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of andere externe analysetools. Echter, ik kan u wel helpen door suggesties te geven over hoe u uw dataset kunt analyseren en welke trends en patronen u mogelijk kunt identificeren op het gebied van duurzaamheid en klanttevredenheid. Hier zijn enkele stappen en tips: 1. Data Voorbereiding - Verzamel alle relevante klantreviews en verkoopgegevens. - Label reviews die gerelateerd zijn aan duurzaamheid (bijvoorbeeld woorden als "ecovriendelijk", "duurzaam", "biologisch") en klanttevredenheid (bijvoorbeeld "tevreden", "teleurgesteld", "uitstekend"). 2. Trendanalyse op Duurzaamheid - Gebruik tekstanalyse om veel voorkomende woorden en zinnen in reviews over duurzaamheid te identificeren. - Bekijk of het aantal reviews over duurzame producten toeneemt over de tijd. - Analyseer verkoopgegevens van duurzame producten en vergelijk deze met niet-duurzame alternatieven om de vraag te meten. 3. Patronen in Klanttevredenheid - Bepaal de gemiddelde klanttevredenheidsscores en hoe deze variëren per productcategorie of periode. - Onderzoek correlaties tussen duurzaamheid en klanttevredenheid: zijn duurzame producten vaker positief beoordeeld? - Identificeer terugkerende klachten of complimenten die gerelateerd zijn aan duurzaamheid of productkwaliteit. 4. Visualisatie en Rapportage - Maak grafieken die de ontwikkeling van duurzame productverkopen en klanttevredenheid in de loop van de tijd laten zien. - Gebruik sentimentanalyse om te zien of reviews over duurzame producten positiever of negatiever zijn. 5. Opkomende Trends - Let op een groeiend aantal reviews met duurzaamheidstermen. - Observeer of klanten specifieker worden in hun feedback over duurzaamheid, wat kan wijzen op toenemende interesse. - Identificeer nieuwe duurzame productcategorieën die populair worden. Als u specifieke data of voorbeelden hebt, kan ik u helpen met meer gerichte analyses of suggesties.

Ik begrijp dat u uw e-commerce dataset wilt analyseren met focus op duurzaamheid en klanttevredenheid. Hoewel ik geen directe toegang heb tot DeepSeek of uw dataset, kan ik u wel een gestructureerd analyseplan aanbieden in het Nederlands: **Analyse-aanpak voor uw dataset:** 1. **Data Preprocessing** - Reinig en structureer de klantfeedback (NLP voor sentimentanalyse) - Koppel verkoopdata aan productreviews - Categoriseer producten op duurzaamheidscriteria 2. **Specifieke analysegebieden:** - **Duurzaamheidstrends:** * Identificeer veelvoorkomende duurzaamheidstermen in reviews * Correlatie tussen duurzaamheidsvermeldingen en verkoopcijfers * Seizoenspatronen in duurzame productvraag - **Klanttevredenheid:** * Sentimentscores per productcategorie * Relatie tussen review-scores en herhaalaankopen * Top klachten/aanbevelingen rond duurzaamheid 3. **Aanbevolen tools/technieken:** - Python met Pandas, NLTK voor tekstanalyse - Tableau/Power BI voor trendvisualisatie - T-testen voor significantie van patronen 4. **Verwachte output:** - Identificatie van top 3 duurzaamheidstrends - Impactanalyse van duurzaamheid op klantloyaliteit - Aanbevelingen voor productontwikkeling Zou u aanvullende specificaties kunnen delen over: - Datavolume (aantal reviews/transacties) - Beschikbare datavelden - Specifieke duurzaamheidscriteria in uw branche? Dit helpt me een meer gericht analyseframework te bieden.