Natuurlijk! Hier is een stapsgewijs plan voor het creëren van een op maat gemaakte machine learning-workflow om je verkoopgegevens te analyseren en je verkoopvoorspellingen te verbeteren: Stap 1: Data-inzameling en -verkenning - Verzamel alle verkoopgegevens van de afgelopen 5 jaar. - Voer een verkennende data-analyse (EDA) uit: - Bekijk datatypes, statistieken en distributies. - Identificeer ontbrekende waarden, outliers en inconsistenties. - Visualiseer trends, seizoensinvloeden en patronen. Stap 2: Gegevensvoorverwerking - Omgaan met ontbrekende gegevens: - Imputeer ontbrekende waarden met methoden zoals gemiddelde, mediaan of meer geavanceerde technieken zoals KNN-imputatie. - Verwijder onbetrouwbare of irrelevante gegevens indien nodig. - Feature engineering: - Maak nieuwe kenmerken zoals maand, kwartaal, dag van de week, feestdagen, promoties. - Normaliseer of standaardiseer numerieke variabelen. - Encodeer categorische variabelen (one-hot encoding, label encoding). - Data-splitsing: - Verdeel de dataset in trainings-, validatie- en testsets (bijvoorbeeld 70/15/15). Stap 3: Modelkeuze en -ontwikkeling - Overweeg verschillende modellen: - Tijdreeksmodellen (ARIMA, Prophet) voor seizoensgebonden voorspellingen. - Machine learning-modellen zoals Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM). - Deep learning-modellen zoals LSTM-netwerken voor complexe patronen. - Kies op basis van de aard van je gegevens en de prestaties van voorlopige modellen. Stap 4: Modeltraining en hyperparameteroptimalisatie - Train de geselecteerde modellen op de trainingsset. - Gebruik cross-validatie of tijdreeks-splitsingen om overfitting te voorkomen. - Voer hyperparameter-tuning uit (grid search, random search, Bayesian optimization). Stap 5: Modelevaluatie - Meet prestaties met relevante metrics: - MAPE (Mean Absolute Percentage Error) - RMSE (Root Mean Square Error) - MAE (Mean Absolute Error) - Analyseer de resultaten op de validatieset en pas indien nodig modellen aan. Stap 6: Implementatie en monitoring - Implementeer het beste model in je productieomgeving. - Stel monitoring in om de voorspellingsnauwkeurigheid te volgen. - Plan regelmatig hertraining met nieuwe gegevens om de nauwkeurigheid te behouden. Uitdagingen en oplossingen: - Omgaan met ontbrekende gegevens: gebruik geschikte imputatietechnieken en controleer de impact op modelprestaties. - Data kwaliteit: verwijder of corrigeer inconsistenties en outliers. - Seizoensinvloeden: zorg dat het model deze patronen kan leren, bijvoorbeeld door tijdsgebaseerde features toe te voegen. Met deze gestructureerde aanpak kun je een effectieve machine learning-workflow ontwikkelen die je helpt om je verkoopvoorspellingen te verbeteren en beter inzicht te krijgen in je gegevens.

Zeker, hier is een stapsgewijze op maat gemaakte machine learning-workflow voor jouw verkoopdata, volledig in het Nederlands: ### **Stap 1: Probleemdefinitie & Doelstelling** - **Hoofddoel:** Het verbeteren van verkoopvoorspellingen voor betere voorraadplanning, budgettering en strategische besluitvorming. - **Type Probleem:** Waarschijnlijk een **regressieprobleem** (als je toekomstige verkoopaantallen of omzet wilt voorspellen) of een **tijdreeksvoorspelling**. ### **Stap 2: Gegevensverkenning (EDA - Exploratory Data Analysis)** Voer een grondige verkenning van je dataset uit om deze te begrijpen: 1. **Basisinformatie:** Bekijk de vorm (aantal rijen, kolommen), gegevenstypes (datum, categorie, numeriek) en een statistische samenvatting. 2. **Variabelen Analyse:** - **Doelvariabele (Target):** Identificeer wat je wilt voorspellen (bijv. `dagelijkse_verkoop`, `maandelijkse_omzet`). - **Kenmerken (Features):** Identificeer alle relevante kenmerken zoals `datum`, `productcategorie`, `regio`, `winkel_id`, `prijs`, `promoties`, `seizoensgebondenheid`, `feestdagen`, etc. 3. **Visualisatie:** Maak grafieken om trends, seizoenspatronen en relaties te zien: - Lijndiagram van de verkoop over tijd. - Boxplots per productcategorie of regio. - Correlatiematrix om te zien welke kenmerken het sterkst met de verkoop samenhangen. ### **Stap 3: Gegevensvoorbewerking (Preprocessing)** Dit is een cruciale stap om de kwaliteit van je model te waarborgen. 1. **Omgaan met Ontbrekende Gegevens (Jouw Vermelde Uitdaging):** - **Identificeren:** Gebruik `.isnull().sum()` om te zien waar en hoeveel gegevens ontbreken. - **Strategieën:** - **Verwijderen:** Als er maar weinig rijen ontbrekende gegevens hebben. - **Invullen (Imputatie):** - Numerieke kenmerken: Vul in met het gemiddelde, de mediaan of een waarde van een vergelijkbaar datapunt. - Categorische kenmerken: Vul in met de modus (meest voorkomende waarde) of een nieuwe categorie zoals "Onbekend". - Geavanceerd: Gebruik een machine learning model (zoals K-Nearest Neighbors) om ontbrekende waarden te voorspellen. 2. **Omgaan met Datum en Tijd:** - Zet de datumkolom om naar een `datetime`-object. - **Feature Engineering:** Haal nieuwe, betekenisvolle kenmerken uit de datum, zoals: - `jaar`, `maand`, `week`, `dag_van_de_week`, `kwartaal` - `is_weekend` (True/False) - `dagen_tot_volgende_feestdag` - `seizoen` (lente, zomer, herfst, winter) 3. **Omgaan met Categorische Gegevens:** - **Label Encoding:** Voor ordinale categorieën (bijv. 'klein', 'medium', 'groot'). - **One-Hot Encoding:** Voor nominale categorieën zonder rangorde (bijv. `regio_noord`, `regio_zuid`, `regio_oost`). 4. **Schaal Numerieke Gegevens:** Schaal kenmerken zoals `prijs` naar een gemeenschappelijke schaal (bijv. met `StandardScaler` of `MinMaxScaler`), vooral belangrijk voor modellen zoals SVM en neurale netwerken. ### **Stap 4: Modelkeuze** Kies een model dat past bij tijdreeksvoorspelling en de complexiteit van je data. 1. **Start eenvoudig:** Begin met een **Lineaire Regressie** of **Random Forest** als sterke baseline. 2. **Tijdreeksspecifieke Modellen:** - **ARIMA / SARIMAX:** Klassieke, krachtige modellen voor tijdreeksvoorspelling, vooral goed in het vastleggen van seizoenspatronen (SARIMAX). - **Prophet (van Facebook):** Gebruiksvriendelijk model dat automatisch seizoenspatronen, feestdagen en trendwijzigingen afhandelt. 3. **Geavanceerde Modellen (als de data complex is):** - **Gradient Boosting Machines (XGBoost, LightGBM, CatBoost):** Zeer krachtige modellen die vaak de beste prestaties leveren op gestructureerde data. CatBoost kan categorische data heel goed verwerken. - **LSTM (Long Short-Term Memory) Netwerken:** Een type neuraal netwerk dat uitstekend is in het leren van lange-termijn afhankelijkheden in tijdreeksdata. **Aanbeveling:** Begin met **Random Forest** of **XGBoost** vanwege hun robuustheid en prestaties. Vergelijk dit met **Prophet** voor een snelle, effectieve tijdreeksanalyse. ### **Stap 5: Modeltraining en -evaluatie** 1. **Splits de Data:** Split je data in een **trainingsset** (bijv. eerste 4 jaar) en een **testset** (meest recente jaar). Gebruik *chronologische splitsing*, geen willekeurige, omdat het een tijdreeks is. 2. **Train het Model:** Train het gekozen model op de trainingsset. 3. **Voorspellingen Doen en Evalueren:** Maak voorspellingen op de testset en evalueer de prestaties met de volgende metrics: **Evaluatiemetrics (Voor Regressie):** - **MAPE (Mean Absolute Percentage Error):** Gemiddelde procentuele fout. Zeer interpreteerbaar (bijv. "ons model zit er gemiddeld 8% naast"). - **MAE (Mean Absolute Error):** Gemiddelde absolute fout. Laat zien hoeveel de voorspellingen gemiddeld afwijken van de werkelijke waarde, in de oorspronkelijke eenheid (bijv. euro's of stuks). - **RMSE (Root Mean Squared Error):** Bestraft grotere fouten zwaarder dan kleinere. Nutting om grote uitschieters in voorspellingen te identificeren. De keuze tussen MAE en RMSE hangt af van de bedrijfskosten van een fout. Zijn grote fouten extreem kostbaar? Gebruik dan RMSE. ### **Stap 6: Implementatie en Onderhoud** 1. **Modelimplementatie:** Implementeer het getrainde model in een productie-omgeving, bijvoorbeeld als een API die voorspellingen levert voor je planningstools. 2. **Monitoring:** Houd de prestaties van het model in de gaten. De realiteit verandert, dus de nauwkeurigheid van het model zal na verloop van tijd afnemen (**model drift**). 3. **Hertraining:** Plan periodieke hertraining van het model in met de meest recente gegevens om de voorspellende kracht te behouden. **Samenvattend Stappenplan:** 1. Verken je data (EDA). 2. Voorbewerk je data (los ontbrekende waarden op, feature engineering). 3. Split de data chronologisch (train/test). 4. Kies en train een model (begin met Random Forest/XGBoost). 5. Evalueer met MAPE, MAE en RMSE. 6. Implementeer, monitor en hertrain regelmatig. Succes met het bouwen van je workflow! Als je meer specifieke details over je dataset deelt, kan ik nog gerichter advies geven.