Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of andere externe analysetools. Echter, ik kan je helpen bij het handmatig genereren van verrijkte metadata voor je dataset banktransacties. Hier is een voorstel voor de metadata-elementen die je kunt toevoegen of verrijken: 1. Onderwerp: - Beschrijving: Samenvatting van de transactie, bijvoorbeeld “Boodschap van een betaling”, “Salarisbetaling”, “Aankoop bij retailer X”. - Gebruik: Vergemakkelijkt het categoriseren en zoeken binnen de dataset. 2. Relevantie score: - Beschrijving: Een numerieke score (bijvoorbeeld 0-1 of 0-100) die aangeeft hoe relevant een transactie is voor specifieke onderzoeksvragen of criteria, zoals grote bedragen, frequente transacties, of transacties met bepaalde categorieën. - Gebruik: Helpt bij het prioriteren van data voor analyse. 3. Auteur: - Beschrijving: De persoon of instantie die de transactie heeft geregistreerd of verwerkt, indien beschikbaar. - Gebruik: Voor tracering en verificatie van data betrouwbaarheid. Daarnaast kun je overwegen om transactiecategorieën, geografische informatie, en tijdsaanduidingen te verrijken voor een diepere analyse. Wil je dat ik je help met het opstellen van voorbeeldverrijkingen of scripts om deze metadata automatisch toe te voegen?

Op basis van uw datasetbeschrijving (banktransacties van klanten tussen 2019 en 2023) kan ik u helpen met verrijkte metadata. DeepSeek is een AI-model en geen directe tool voor datasetanalyse, maar ik kan wel suggesties geven voor metadata-elementen die u kunt toepassen: **Onderwerp:** - Financiële transacties - Bank- en betalingsverkeer - Klantgedragsanalyse (2019–2023) - Financiële trends en patronen **Relevantiescore:** Afhankelijk van gebruiksscenario (bijv.): - Fraudedetectie: Hoog (indien anomalieën aanwezig) - Klantsegmentatie: Medium-Hoog - Marktanalyse: Medium **Auteur:** Auteur is doorgaans de bronorganisatie (bijv. banknaam) of afdeling (bijv. "Finance & Operations"). Indien niet beschikbaar, gebruik: "Onbekend" of "Geanonimiseerde bron". **Aanvullende metadata-suggesties:** - Tijdsperiode: 2019–2023 - Geografische dekking (bijv. NL/EU/globaal) - Datakwaliteitsscore (bijv. compleetheid van velden) - Sensitiviteitslabel (bijv. "Vertrouwelijk – financiële data") Voor daadwerkelijke analyse raad ik aan om tools zoals Python (pandas, scikit-learn) of gespecialiseerde dataplatforms (bijv. Apache Spark) te gebruiken voor patroonherkenning en metadata-extractie.