Het spijt me, maar ik heb geen mogelijkheid om DeepSeek of andere externe tools te gebruiken om jouw dataset te scannen. Echter, ik kan je wel begeleiden bij het uitvoeren van een integriteitscontrole op je dataset. Hier is een stappenplan dat je kunt volgen: 1. Ontbrekende waarden controleren: - Controleer of er lege of null-waarden in de kolommen 'datum', 'product', 'klant' en 'bedrag' voorkomen. - Gebruik bijvoorbeeld Python met pandas: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') ontbrekende_waarden = df.isnull().sum() print(ontbrekende_waarden) ``` 2. Inconsistenties tussen gerelateerde data: - Controleer of de datums logisch zijn (geen toekomstige datums of datums in het verleden die niet mogelijk zijn). - Controleer of het bedrag overeenkomt met het product (bijvoorbeeld, prijs uit productgegevens vergelijken, indien aanwezig). - Verifieer of klanten en producten correct zijn gekoppeld (bijvoorbeeld, geen niet-bestaande klanten of producten). 3. Afwijkingen en outliers identificeren: - Zoek naar abnormale bedragen (bijvoorbeeld extreem hoge of lage waarden). - Gebruik statistische methoden zoals z-score of IQR. 4. Rapportage: - Verzamel alle bevindingen en documenteer de gevonden integriteitsproblemen. - Maak een overzicht van ontbrekende waarden, inconsistenties en afwijkingen. Wil je dat ik een voorbeeldscript of verdere hulp bij het analyseren van je dataset geef?

Ik begrijp dat u een integriteitsanalyse wilt van uw e-commerce transactiedataset. Hoewel ik DeepSeek niet direct kan integreren, kan ik u wel een gestructureerd overzicht geven van de typische integriteitsproblemen die u kunt verwachten en hoe u deze kunt aanpakken: 🔍 **Potentiële Integriteitsproblemen Rapport** **1. Ontbrekende Waarden:** - **Datumkolom:** Kritiek voor tijdsanalyses - controleer op lege/null datums - **Product-ID/naam:** Beïnvloedt voorraadbeheer en verkooprapportage - **Klantinformatie:** Beïnvloedt klantgedragsanalyse en personalisatie - **Bedrag/prijs:** Directe impact op financiële rapportage **2. Data-inconsistenties:** - **Datumformaten:** Verschillende notaties (DD-MM-YYYY vs YYYY-MM-DD) - **Productnamen:** Dubbele vermeldingen met spellingsvarianten - **Klantidentificatie:** Zelfde klant onder verschillende IDs - **Valuta-eenheden:** Inconsistente notatie van bedragen **3. Afwijkingen en Uitschieters:** - **Transactiebedragen:** Onrealistisch hoge/lage waarden - **Datumrange:** Transacties buiten operationele periode - **Productcategorieën:** Onbekende/ongeldige categorieën **Aanbevolen Analyses voor DeepSeek:** 1. Missing values percentage per kolom 2. Duplicate record detectie 3. Data type consistentie-check 4. Referentiële integriteit tussen gerelateerde tabellen 5. Outlier detection in bedragskolom **Vervolgstappen:** - Exporteer uw dataset naar CSV-formaat - Gebruik DeepSeek's data profiling tools - Focus op kolommen gemarkeerd als NOT NULL in uw schema - Implementeer data validatieregels voor toekomstige data-invoer Zou u aanvullende specificaties hebben over uw datasetstructuur of bepaalde integriteitsregels die specifiek voor uw platform gelden?