Natuurlijk! Hier zijn richtlijnen en suggesties voor het maken van een Python-script dat een aangepast rapport genereert met maandelijkse verkoopcijfers en een flexibele structuur: 1. Structuur van het rapport definiëren: - Bepaal de secties die je wilt opnemen: bijvoorbeeld Samenvatting, Bevindingen, Aanbevelingen, Grafieken, Tabellen. - Gebruik een configuratiebestand (bijvoorbeeld JSON of YAML) of definieer direct in de code hoe de structuur eruitziet. 2. Gegevens verzamelen: - Laad de verkoopgegevens van het afgelopen jaar uit een CSV, Excel of database. - Gebruik bijvoorbeeld pandas voor data-analyse. 3. Rapportgeneratie: - Voor eenvoudige tekstrapporten: gebruik Python's ingebouwde string formatting of f-strings. - Voor meer geavanceerde rapporten (met opmaak, koppen, tabellen, grafieken): gebruik rapportagebibliotheken. 4. Bibliotheken die helpen bij rapportgeneratie: - **pandas**: voor data-analyse en verwerking. - **matplotlib** of **seaborn**: voor grafieken en visualisaties. - **ReportLab**: voor het genereren van PDF-rapporten. - **WeasyPrint**: om HTML/CSS om te zetten in PDF. - **Jinja2**: voor templating van HTML-rapporten. 5. Formatteren van de uitvoer: - Gebruik duidelijke koppen, subkoppen en genummerde lijsten. - Voeg grafieken en tabellen toe voor visualisatie. - Indien PDF: zorg voor consistente lettertypes, marges en kopteksten. 6. Voorbeeldstructuur in Python: ```python # Pseudo-code voorbeeld rapport = { "titel": "Verkooprapport 2023", "secties": [ { "naam": "Samenvatting", "inhoud": "Verkoopcijfers laten een stijgende trend zien..." }, { "naam": "Bevindingen", "inhoud": "De maandelijkse verkoop varieerde tussen X en Y..." }, { "naam": "Aanbevelingen", "inhoud": "Focus op maand Z voor verbetering..." }, { "naam": "Grafieken", "grafiek": "verkoop_trend.png" } ] } ``` 7. Bijvoorbeeld om een PDF te maken met ReportLab: ```python from reportlab.lib.pagesizes import A4 from reportlab.pdfgen import canvas c = canvas.Canvas("rapport.pdf", pagesize=A4) c.drawString(100, 800, "Verkooprapport 2023") # Voeg meer inhoud toe c.save() ``` 8. Alternatief: HTML-rapport met Jinja2 en WeasyPrint: - Maak een HTML-template met placeholders. - Vul deze in met data en genereer een PDF met WeasyPrint. Heeft u specifieke wensen voor de opmaak of het rapportformaat? Dan kan ik gerichter advies geven!

Hier zijn richtlijnen voor het maken van een Python-script voor aangepaste maandelijkse verkooprapporten: ## Aanbevolen Bibliotheken - **Pandas**: Voor dataverwerking en analyse - **Matplotlib/Seaborn**: Voor grafieken en visualisaties - **Jinja2**: Voor sjabloon-gebaseerde rapportgeneratie - **ReportLab/WeasyPrint**: Voor PDF-generatie - **OpenPyXL**: Voor Excel-rapporten - **Python-docx**: Voor Word-documenten ## Basis Scriptstructuur ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, timedelta import jinja2 import os class VerkoopRapportGenerator: def __init__(self, data_bestand): self.data = self.laad_data(data_bestand) self.rapport_structuur = { 'samenvatting': True, 'maandelijkse_cijfers': True, 'bevindingen': True, 'aanbevelingen': True, 'visualisaties': True } def laad_data(self, bestand): """Laad verkoopdata uit CSV, Excel of database""" # Voorbeeld met CSV return pd.read_csv(bestand, parse_dates=['datum']) def genereer_samenvatting(self): """Genereer executive samenvatting""" totaal_jaar = self.data['omzet'].sum() gem_maandelijks = self.data.groupby('maand')['omzet'].mean().mean() beste_maand = self.data.loc[self.data['omzet'].idxmax()] samenvatting = f""" JAARLIJKSE VERKOOPRAPPORT - {datetime.now().year} Totale omzet: €{totaal_jaar:,.2f} Gemiddelde maandomzet: €{gem_maandelijks:,.2f} Beste maand: {beste_maand['maand']} - €{beste_maand['omzet']:,.2f} """ return samenvatting def genereer_maandcijfers(self): """Genereer gedetailleerde maandcijfers""" maand_data = self.data.groupby('maand').agg({ 'omzet': 'sum', 'aantal_transacties': 'sum', 'gemiddelde_transactie': 'mean' }).round(2) return maand_data def genereer_bevindingen(self): """Analyseer trends en patronen""" bevindingen = [] # Voorbeeld analyses groei_trend = self.analyse_groei_trend() seizoenspatroon = self.analyse_seizoenspatronen() bevindingen.append(f"Groei trend: {groei_trend}") bevindingen.append(f"Seizoenspatronen: {seizoenspatroon}") return bevindingen def genereer_aanbevelingen(self): """Genereer op data gebaseerde aanbevelingen""" aanbevelingen = [ "Focus op maanden met historisch lage verkoop", "Optimaliseer voorraadbeheer gebaseerd op seizoenspatronen", "Overweeg promoties tijdens dalperiodes" ] return aanbevelingen ``` ## Uitvoer Formattering ### 1. Console/Text Output ```python def print_console_rapport(self): print("=" * 50) print(self.genereer_samenvatting()) print("\nMAANDELIJKSE CIJFERS:") print(self.genereer_maandcijfers()) print("\nBEVINDINGEN:") for bev in self.genereer_bevindingen(): print(f"- {bev}") print("\nAANBEVELINGEN:") for aanb in self.genereer_aanbevelingen(): print(f"- {aanb}") ``` ### 2. HTML Rapport met Jinja2 ```python def genereer_html_rapport(self, sjabloon_bestand): env = jinja2.Environment(loader=jinja2.FileSystemLoader('.')) sjabloon = env.get_template(sjabloon_bestand) context = { 'samenvatting': self.genereer_samenvatting(), 'maandcijfers': self.genereer_maandcijfers(), 'bevindingen': self.genereer_bevindingen(), 'aanbevelingen': self.genereer_aanbevelingen(), 'generatie_datum': datetime.now().strftime("%d-%m-%Y") } return sjabloon.render(context) ``` ### 3. PDF Rapport ```python from reportlab.lib.pagesizes import A4 from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Table, Spacer from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet def genereer_pdf_rapport(self, uitvoer_bestand): doc = SimpleDocTemplate(uitvoer_bestand, pagesize=A4) styles = getSampleStyleSheet() story = [] # Voeg inhoud toe story.append(Paragraph("Verkooprapport", styles['Title'])) story.append(Spacer(1, 12)) story.append(Paragraph(self.genereer_samenvatting(), styles['Normal'])) doc.build(story) ``` ## Data Structuur Voorbeeld Je data zou moeten bevatten: - Datum (YYYY-MM-DD) - Maand (januari, februari, etc.) - Omzet (float) - Aantal transacties (int) - Productcategorie (optioneel) - Regio (optioneel) ## Gebruik ```python # Voorbeeld gebruik generator = VerkoopRapportGenerator('verkoop_data.csv') generator.print_console_rapport() # Of genereer HTML html_rapport = generator.genereer_html_rapport('rapport_sjabloon.html') with open('verkoop_rapport.html', 'w') as f: f.write(html_rapport) ``` Dit geeft je een flexibele basis voor het genereren van professionele verkooprapporten die je kunt aanpassen aan je specifieke behoeften.