Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of de mogelijkheid om direct een kennisgrafiek te genereren. Echter, ik kan je wel begeleiden bij het opzetten van een kennisgrafiek op basis van je dataset. Hier is een stappenplan en suggesties voor het structureren van je gegevens: 1. Identificeer de Entiteiten: - Klanten - Producten - Transacties - Budgetcategorieën of -niveaus 2. Definieer de Relaties: - Klant "koopt" Product - Transactie "bevat" Klant en Product - Klant "gebruikt" Budget 3. Data Voorbereiding: - Verzamel alle relevante gegevens over klanten, hun transacties, de producten die ze kopen en hun budgetgebruik. - Zorg dat de data schoon en consistent is. 4. Kennisgrafiek Maken: - Gebruik tools zoals Neo4j, GraphDB, of andere grafiekdatabanken. - Importeer je data en definieer de entiteiten en relaties. 5. Visualisatie en Analyse: - Visualiseer de grafiek om patronen te ontdekken, zoals welke klanten bepaalde producten vaker kopen of gebruik maken van specifieke budgetcategorieën. 6. Focus op Belangrijke Verbanden: - Highlight klanten met vergelijkbare koopgedragingen. - Identificeer veelgebruikte producten per budgetcategorie. Door deze aanpak krijg je een overzichtelijke kennisgrafiek die de onderlinge relaties binnen je dataset inzichtelijk maakt, specifiek gericht op welke klanten welke producten kopen en welk budget ze gebruiken. Mocht je hulp nodig hebben bij het technisch opzetten of het gebruik van specifieke tools, vraag gerust!

Ik begrijp dat u een kennisgrafiek wilt creëren voor uw banktransacties en klantprofielen. Helaas kan ik DeepSeek niet rechtstreeks voor u uitvoeren of een visuele grafiek genereren, maar ik kan u wel een gedetailleerd Nederlands stappenplan geven om dit zelf op te zetten: --- ### **Stappenplan voor Kennisgrafiek met DeepSeek (of vergelijkbare tools):** 1. **Data voorbereiden**: - Exporteer uw dataset (banktransacties + klantprofielen) naar een gestructureerd formaat zoals CSV of JSON. - Zorg dat velden zoals `klant_id`, `product_type`, `transactiebedrag`, `datum`, en `budget_categorie` consistent zijn. 2. **Entiteiten en relaties definiëren**: - **Entiteiten**: Klanten, Producten, Transacties, Budgetten. - **Relaties**: - `Klant → koopt → Product` (met attributen zoals frequentie, totaal uitgegeven). - `Klant → heeft → Budget` (maandelijkse/jaarlijkse limieten). - `Transactie → valt_onder → Budgetcategorie`. 3. **Gebruik DeepSeek of alternatief**: - DeepSeek ondersteunt code-analyse en kan helpen bij het schrijven van scripts (bijv. in Python) om de grafiek te genereren. - Alternatieve tools: **Neo4j** (grafiekdatabase), **Gephi** (visualisatie), of Python-bibliotheken zoals `NetworkX` + `Matplotlib`. 4. **Voorbeeldcode (Python met NetworkX)**: ```python import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # Data inladen transacties = pd.read_csv("transacties.csv") klanten = pd.read_csv("klantprofielen.csv") # Grafiek initialiseren G = nx.Graph() # Entiteiten toevoegen for _, klant in klanten.iterrows(): G.add_node(klant['klant_id'], type='klant', budget=klant['maandbudget']) for _, transactie in transacties.iterrows(): product = transactie['product'] G.add_node(product, type='product') G.add_edge(transactie['klant_id'], product, weight=transactie['bedrag'], datum=transactie['datum']) # Visualisatie pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=500, font_size=8) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.show() ``` 5. **Analyse en inzichten**: - Identificeer clusters van klanten met vergelijkbare aankoopgedrag. - Visualiseer welke producten het populairst zijn per budgetcategorie. 6. **Optimalisatie**: - Gebruik kleuren in de grafiek: bijv. rood voor hoge budgetten, groen voor lage. - Voeg filters toe voor tijdperken (bijv. per jaar). --- ### **Aanbevolen Tools**: - **Neo4j**: Ideaal voor query’s zoals: *"Toon alle klanten die product X kopen met een budget > €1000"*. - **Power BI/Tableau**: Voor dashboardintegratie. - **DeepSeek-Coder**: Voor hulp bij het schrijven van geavanceerde scripts. Laat het weten als u hulp nodig heeft bij het implementeren van een specifiek onderdeel! 🚀