Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een aangepast beoordelingskader voor de kwaliteit van je verkoopgegevens uit 2023, gericht op de dimensies nauwkeurigheid en volledigheid, met specifieke meetpunten foutpercentage en ontbrekende waarden: **Beoordelingskader voor datakwaliteit – Verkoopgegevens 2023** 1. **Doelstelling** - Waarborgen dat de verkoopgegevens accuraat en volledig zijn voor betrouwbare rapportages en analyses. 2. **Dimensies en meetpunten** **a. Nauwkeurigheid** - *Definitie:* De mate waarin de gegevens correct en vrij van fouten zijn. - *Meetpunt:* Foutpercentage - *Methode:* - Identificeer een steekproef van records. - Controleer de gegevens tegen de bron of een betrouwbare referentie. - Bereken het percentage records met fouten: \[ \text{Foutpercentage} = \frac{\text{Aantal fouten}}{\text{Totaal gecontroleerde records}} \times 100\% \] - *Doel:* Foutpercentage onder een vastgesteld drempelniveau (bijvoorbeeld < 2%). **b. Volledigheid** - *Definitie:* De mate waarin alle benodigde gegevens aanwezig zijn. - *Meetpunt:* Ontbrekende waarden - *Methode:* - Bepaal kritieke velden (bijvoorbeeld: verkoopdatum, product ID, verkoopbedrag). - Analyseer de dataset op ontbrekende waarden per veld. - Bereken het percentage records met ontbrekende waarden per veld en over de hele dataset: \[ \text{Ontbrekende waarden percentage} = \frac{\text{Aantal records met ontbrekende data}}{\text{Totaal aantal records}} \times 100\% \] - *Doel:* Percentage ontbrekende waarden onder een acceptabel niveau (bijvoorbeeld < 1%). 3. **Evaluatiecriteria** - *Nauwkeurigheid:* - Foutpercentage ≤ 2% - *Volledigheid:* - Ontbrekende waarden ≤ 1% voor kritieke velden 4. **Actieplan bij afwijkingen** - Bij overschrijding van de drempels: - Identificeer de oorzaken. - Voer correcties uit of verzamel ontbrekende gegevens. - Documenteer de bevindingen en verbetermaatregelen. 5. **Rapportage** - Maak periodieke rapportages (bijvoorbeeld maandelijks) met resultaten. - Visualiseer trends in datakwaliteit over tijd. --- Wil je dat ik dit kader verder verfijn of specifieker maak voor jouw situatie?

Zeker, ik help je graag bij het ontwerpen van een aangepast kwaliteitsbeoordelingskader voor je Q1 2023 verkoopgegevens. Hier is een gestructureerd kader specifiek afgestemd op jouw vereisten: ### **Aangepast Kwaliteitsbeoordelingskader voor Verkoopgegevens Q1 2023** #### **1. Kwaliteitsdimensies en Doelstellingen** - **Nauwkeurigheid**: - *Doel*: Zorgen dat de verkoopgegevens correct en betrouwbaar zijn, zonder fouten in waarden, datums of berekeningen. - **Volledigheid**: - *Doel*: Ervoor zorgen dat alle vereiste verkooprecords en velden aanwezig zijn, zonder hiaten die analyses kunnen beïnvloeden. #### **2. Specifieke Kwaliteitsmetingen en Metriek** - **Foutpercentage (voor Nauwkeurigheid)**: - *Definitie*: Het aandeel van foutieve records of waarden in de dataset (bijv. ongeldige productcodes, negatieve verkoopbedragen, inconsistente klantinformatie). - *Berekeningsmethode*: `(Aantal foutieve records / Totaal aantal records) × 100%`. Streef naar een foutpercentage van **< 2%** voor kritieke velden zoals verkoopbedrag en product-ID. - *Aanbeveling*: Voer steekproefsgewijze controles uit door records te vergelijken met bronsystemen (bijv. facturen of kassasystemen). - **Ontbrekende waarden (voor Volledigheid)**: - *Definitie*: Het percentage ontbrekende gegevens in essentiële velden (bijv. klantnaam, verkoopdatum, regio). - *Berekeningsmethode*: `(Aantal ontbrekende waarden per veld / Totaal aantal records) × 100%`. Acceptabele drempel: **< 5%** voor kernvelden; **0%** voor verplichte velden zoals transactie-ID. - *Aanbeveling*: Identificeer patronen in ontbrekende data (bijv. specifieke periodes of regio's) en stel procedures in voor het aanvullen of markeren van hiaten. #### **3. Praktische Stappen voor Implementatie** - **Data-Profiling**: Gebruik tools (zoals Excel, Python met Pandas, of SQL) om basisstatistieken te genereren voor foutdetectie en ontbrekende waarden. - **Documentatie**: Houd een logboek bij van bevindingen, inclusief voorbeelden van fouten en oorzaken van ontbrekende data. - **Correctieplan**: Definieer acties voor het oplossen van problemen, zoals het opkuisen van fouten of het invoeren van standaardwaarden voor ontbrekende velden (bijv. "Onbekend" mits relevant). #### **4. Evaluatiefrequentie** - Voer deze beoordeling wekelijks of voor elke nieuwe data-invoer uit om de kwaliteit proactief te waarborgen tijdens Q1. Dit kader is eenvoudig aanpasbaar en richt zich op de kern van jouw dataset. Succes met de analyse! Laat het weten als je aanvullende ondersteuning nodig hebt, zoals voorbeelden van queries of meetformats.