Natuurlijk! Hier zijn enkele SQL-voorbeelden die je helpen je verkoopgegevens voor te bereiden voor visualisatie: 1. Totale verkoop per productcategorie: ```sql SELECT productcategorie, SUM(verkoopbedrag) AS totaal_verkoop FROM jouw_tabel GROUP BY productcategorie; ``` *Leg uit:* Deze query geeft de totale verkoop per productcategorie weer. Ideaal voor het vergelijken van de populariteit of omzet van verschillende categorieën. 2. Maandelijkse verkooptrend: ```sql SELECT DATE_FORMAT(verkoopdatum, '%Y-%m') AS maand, SUM(verkoopbedrag) AS totaal_verkoop FROM jouw_tabel GROUP BY maand ORDER BY maand; ``` *Leg uit:* Hiermee zie je de totale verkoop per maand, waardoor je seizoenspatronen of trends kunt identificeren. 3. Filter op een specifieke periode (bijvoorbeeld het laatste jaar): ```sql SELECT * FROM jouw_tabel WHERE verkoopdatum >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR); ``` *Leg uit:* Hiermee beperk je de dataset tot het afgelopen jaar, waardoor je recente prestaties kunt analyseren. 4. Top 10 producten met hoogste verkoop: ```sql SELECT productcategorie, verkoopdatum, verkoopbedrag FROM jouw_tabel ORDER BY verkoopbedrag DESC LIMIT 10; ``` *Leg uit:* Dit geeft de top 10 verkoopmomenten of categorieën met de hoogste bedragen, handig voor het identificeren van bestsellers. **Hoe interpreteer je de resultaten?** - Kijk naar de totale verkoop per categorie om te bepalen welke productgroepen het meest bijdragen aan je omzet. - Analyseer de maandelijkse trends om pieken en dalen te detecteren en je voorraad of marketingstrategie aan te passen. - Gebruik de filter voor recente data om je beslissingen te baseren op actuele prestaties. - De top 10-lijst helpt bij het identificeren van succesvolle producten of verkoopmomenten. Met deze voorbereidingen kun je visualisaties maken zoals lijngrafieken voor trends, cirkeldiagrammen voor verdelingen of bar charts voor vergelijkingen.

Natuurlijk! Ik help je graag met het voorbereiden van je verkoopgegevens voor visualisatie. Hier is een overzicht van je dataset en enkele nuttige SQL queries. ## Je Dataset Je werkt met een verkooptransactietabel met drie kernkolommen: - **productcategorie**: Kwalitatieve gegevens (text) - **verkoopdatum**: Tijdsgebonden gegevens (date/datetime) - **verkoopbedrag**: Kwantitatieve gegevens (numeriek) ## Voorbeeld SQL Queries ### 1. Maandelijkse verkoop per categorie ```sql SELECT productcategorie, DATE_TRUNC('month', verkoopdatum) AS maand, SUM(verkoopbedrag) AS totale_verkoop, COUNT(*) AS aantal_transacties FROM verkoopgegevens GROUP BY productcategorie, DATE_TRUNC('month', verkoopdatum) ORDER BY maand, productcategorie; ``` ### 2. Top categorieën per jaar ```sql SELECT EXTRACT(YEAR FROM verkoopdatum) AS jaar, productcategorie, SUM(verkoopbedrag) AS jaaromzet, ROUND((SUM(verkoopbedrag) / SUM(SUM(verkoopbedrag)) OVER (PARTITION BY EXTRACT(YEAR FROM verkoopdatum))) * 100, 2) AS marktaandeel_percentage FROM verkoopgegevens GROUP BY EXTRACT(YEAR FROM verkoopdatum), productcategorie ORDER BY jaar, jaaromzet DESC; ``` ### 3. Groeianalyse per categorie ```sql WITH maandelijkse_verkoop AS ( SELECT productcategorie, DATE_TRUNC('month', verkoopdatum) AS maand, SUM(verkoopbedrag) AS maandomzet FROM verkoopgegevens GROUP BY productcategorie, DATE_TRUNC('month', verkoopdatum) ) SELECT productcategorie, maand, maandomzet, LAG(maandomzet) OVER (PARTITION BY productcategorie ORDER BY maand) AS vorige_maand, ROUND(((maandomzet - LAG(maandomzet) OVER (PARTITION BY productcategorie ORDER BY maand)) / LAG(maandomzet) OVER (PARTITION BY productcategorie ORDER BY maand)) * 100, 2) AS groei_percentage FROM maandelijkse_verkoop ORDER BY productcategorie, maand; ``` ### 4. Seizoensanalyse ```sql SELECT productcategorie, EXTRACT(QUARTER FROM verkoopdatum) AS kwartaal, EXTRACT(MONTH FROM verkoopdatum) AS maand, SUM(verkoopbedrag) AS omzet, AVG(verkoopbedrag) AS gemiddelde_transactie FROM verkoopgegevens GROUP BY productcategorie, EXTRACT(QUARTER FROM verkoopdatum), EXTRACT(MONTH FROM verkoopdatum) ORDER BY productcategorie, kwartaal, maand; ``` ## Interpretatie voor Betere Inzichten ### 📊 **Trendanalyse** - **Stijgende trends**: Categorieën met consistente groei verdienen meer investering - **Dalende trends**: Signaleer problemen vroegtijdig en onderzoek oorzaken - **Seizoenspatronen**: Plan voorraad en marketing rond piekperiodes ### 🏆 **Prestatievergelijking** - **Topcategorieën**: Identificeer je best presterende productgroepen - **Marktaandeel**: Begrijp hoe elke categorie bijdraagt aan totale omzet - **Groeipercentages**: Focus op categorieën met hoog groeipotentieel ### 📈 **Operationele Inzichten** - **Gemiddelde transactiewaarde**: Optimaliseer prijsstrategieën - **Transactievolume**: Begrijp verkoopfrequentie per categorie - **Periodieke vergelijking**: Meet impact van marketingcampagnes ### 💡 **Aanbevolen Visualisaties** - **Lijndiagrammen** voor trendanalyse over tijd - **Staafdiagrammen** voor categorievergelijkingen - **Cirkeldiagrammen** voor marktaandeelverdeling - **Heatmaps** voor seizoenspatronen Pas deze queries aan op basis van je specifieke databasestructuur en visualisatiedoelen. Succes met je analyse!