Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een aangepast gegevensanalyseframework dat is afgestemd op jouw project over de verkoopgegevens van een online retailplatform, met de focus op seizoensgebonden trends en regressieanalyse: 1. Data Verzameling en Voorbereiding - Verzamel alle relevante verkoopgegevens (bijvoorbeeld datum, productcategorie, verkoopvolume, omzet). - Controleer op ontbrekende of onjuiste gegevens en voer indien nodig data-cleaning uit. - Converteer data naar een geschikt formaat (bijvoorbeeld datum naar datetime-object). 2. Exploratieve Gegevensanalyse (EDA) - Visualiseer de verkoopgegevens over tijd (bijvoorbeeld lijngrafieken) om algemene trends te identificeren. - Gebruik cumulatieve en maandelijkse/kwartaalgegevens om seizoenspatronen te detecteren. - Analyseer de verdeling van verkoop per productcategorie, regio, of andere relevante variabelen. 3. Detectie van Seizoensgebonden Trends - Pas tijdreeksanalyses toe, zoals decomposition (bijvoorbeeld STL-decomposition), om trend- en seizoencomponenten te scheiden. - Visualiseer de seizoenscomponenten om terugkerende patronen te identificeren. - Meet de sterkte van seizoensinvloeden met statistische maatstaven. 4. Voorspellingsmodelontwikkeling - Selecteer geschikte regressiemodellen (bijvoorbeeld lineaire regressie, polynomial regressie, of meer geavanceerde modellen zoals ARIMA of SARIMA) gebaseerd op de aard van de data. - Gebruik historische gegevens om het model te trainen. - Voer cross-validatie uit om de voorspellingsnauwkeurigheid te beoordelen. 5. Modeloptimalisatie - Pas hyperparameter tuning toe om de prestaties te verbeteren. - Evalueer modellen op basis van maatstaven zoals MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error). 6. Toekomstige Verkoop Voorspellen - Gebruik het getrainde regressiemodel om toekomstige verkoopgegevens te voorspellen. - Visualiseer de voorspellingen naast de historische gegevens om trends en afwijkingen te analyseren. 7. Rapportage en Visualisatie - Documenteer de bevindingen over seizoensgebonden trends en voorspellingen. - Maak dashboards met interactieve visualisaties voor stakeholders. 8. Monitoring en Bijwerking - Implementeer een proces om het model regelmatig te hertrainen met nieuwe gegevens. - Pas de analyse aan op basis van veranderingen in het verkooppatroon. Door dit framework te volgen, krijg je inzicht in de seizoensgebonden trends en kun je betrouwbare verkoopvoorspellingen maken met regressiemethoden. Mocht je specifieke tools of software willen integreren, dan kan ik je daar verder in adviseren.

Zeker, hier is een op maat gemaakt gegevensanalyseframework voor jouw online retailplatform, afgestemd op de gestelde doelen en technieken: ### **Aangepast Gegevensanalyseframework voor Online Retail Verkoopdata** #### **1. Definitie & Voorbereidingsfase** - **Projectdoelstelling**: Identificeren van seizoensgebonden trends en ontwikkelen van een voorspellingsmodel voor toekomstige verkopen met behulp van regressieanalyse. - **Dataverzameling**: - Verzamel historische verkoopdata (minimaal 2-3 jaar voor seizoensanalyse). - Inclusief variabelen: Datum, productcategorie, verkoopaantallen, omzet, kortingen, externe factoren (feestdagen, evenementen). - **Dataopschoning**: - Verwijder dubbele/onvolledige records. - Normaliseer eenheden en valideer consistentie (bijv. valuta, tijdzones). #### **2. Seizoensanalysefase** - **Technieken**: - **Tijdreeksdecompositie**: Splits data in trend, seizoenspatroon en ruis met tools zoals Python (Pandas/Statsmodels) of R. - **Seizoensindexberekening**: Bepaal maand-/kwartaalgemiddelden om pieken/dalen te kwantificeren. - **Visualisatie**: Gebruik lineaire grafieken of heatmaps om patronen per categorie te tonen. - **Uitvoer**: Rapport met kritieke seizoensperiodes (bijv. Q4-feestdagen, zomerdips). #### **3. Regressiemodelfase** - **Doel**: Voorspelling toekomstige verkoop op basis van historische data en seizoensvariabelen. - **Methodologie**: - **Variabeleselectie**: - Onafhankelijke variabelen: Seizoensindicatoren (maand/feestdagen), historische verkoop, marketinguitgaven. - Afhankelijke variabele: Verkoopvolume/omzet. - **Modelkeuze**: - **Lineaire regressie**: Voor eenvoudige relaties. - **Tijdreeksregressie (SARIMA)**: Voor seizoensgebonden patronen met autocorrelatie. - **Validatie**: Split data in train/test-sets, gebruik R² en RMSE om nauwkeurigheid te evalueren. #### **4. Implementatie & Monitoring** - **Tools**: Python (scikit-learn, Statsmodels), SQL voor data-extractie, Tableau/Power BI voor dashboards. - **Automatisering**: Ontwerp een pipeline die maandelijks data verwerkt en voorspellingen bijwerkt. - **Feedbackloop**: Vergelijk voorspellingen met werkelijke resultaten en pas modellen periodiek aan. #### **5. Randvoorwaarden** - Zorg voor dataprivacycompliance (bijv. AVG). - Documenteer assumpties (bijv. impact economische schokken). Dit framework biedt een gestructureerde aanpak om seizoenstrends te isoleren en betrouwbare voorspellingen te genereren. Succes met je project! 🚀