Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of andere externe analysetools. Ik kan je echter wel helpen met het opstellen van een stappenplan en voorbeeldcode om je dataset te analyseren en de gewenste visualisaties te maken in bijvoorbeeld Python met behulp van pandas, matplotlib en seaborn. Hier is een voorstel om je transactiegegevens te analyseren en de gevraagde visualisaties te genereren: 1. Data inladen en voorbereiden 2. Data groeperen per maand 3. Staafdiagrammen maken voor maandelijkse prestaties 4. Heatmaps genereren voor klantactiviteit per maand Voorbeeldcode: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 1. Data inladen # Vervang 'transactiegegevens.csv' door je daadwerkelijke bestandsnaam df = pd.read_csv('transactiegegevens.csv', parse_dates=['datum']) # 2. Data voorbereiden # Voeg maand en jaar toe voor groepering df['jaar_maand'] = df['datum'].dt.to_period('M') # 3. Maandelijkse prestaties (bijvoorbeeld totale omzet per maand) monthly_performance = df.groupby('jaar_maand')['bedrag'].sum().reset_index() # 4. Visualisatie - Staafdiagram voor maandelijkse omzet plt.figure(figsize=(12,6)) sns.barplot(x='jaar_maand', y='bedrag', data=monthly_performance) plt.title('Maandelijkse omzet') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Totale omzet') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() # 5. Heatmap voor klantactiviteit per maand # Maak een pivot table: klanten vs maanden, met aantal transacties of omzet customer_month = df.pivot_table(index='klantgegevens', columns='jaar_maand', values='bedrag', aggfunc='sum', fill_value=0) # Plot heatmap plt.figure(figsize=(12,8)) sns.heatmap(customer_month, cmap='YlGnBu') plt.title('Klantenactiviteit per maand') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Klantgegevens') plt.tight_layout() plt.show() ``` Wil je dat ik je help met het aanpassen van deze code of verdere analyses? Ik kan ook een gedetailleerdere rapportage opstellen op basis van je specifieke wensen.

Ik begrijp dat u een visuele analyse wilt van uw transactiedata met behulp van DeepSeek. Helaas kan ik als AI-assistent geen directe verbinding maken met externe tools zoals DeepSeek of uw dataset openen. Wat ik wel voor u kan doen is een gedetailleerd stappenplan geven om deze analyse zelf uit te voeren in DeepSeek of vergelijkbare tools: ## Stappen voor analyse in DeepSeek: 1. **Data voorbereiding**: - Exporteer uw transactiedata naar CSV of Excel formaat - Zorg voor propere kolomnamen: datum, bedrag, klant_id, etc. 2. **Import in DeepSeek**: - Upload uw dataset naar het DeepSeek platform - Controleer dat alle datatypes correct zijn herkend 3. **Gewenste visualisaties genereren**: **Staafdiagrammen voor maandelijkse prestaties**: - Groepeer transacties per maand - Visualiseer totaalbedrag per maand - Vergelijk maand-op-maand groei **Heatmaps voor prestaties**: - Dagelijkse/wekelijkse verkooppatronen - Klantsegmentatie per aankoopfrequentie - Geografische verdeling (indien locatiedata beschikbaar) ## Aanbevolen inzichten om te onderzoeken: - Seizoenspatronen in verkopen - Topklanten identificeren - Gemiddelde transactiewaarde per periode - Groeitrends over tijd Heeft u specifieke vragen over hoe u bepaalde analyses moet opzetten of wilt u dat ik een voorbeeldcode geef voor data-analyse in Python?