Woordenlijst

Verkennende data-analyse (EDA)

Wat is Verkennende data-analyse (EDA)?

Verkennende data-analyse (exploratory data analysis, EDA) is de eerste, open blik op een dataset: u berekent samenvattende cijfers, onderzoekt verdelingen en grafieken en zoekt naar patronen, uitschieters en ontbrekende waarden – nog zonder vaste hypothese. Het helpt de datakwaliteit te beoordelen en zinvolle vragen te vinden voor verdere analyse of modellering. Voorbeeld: vóór een omzetvoorspelling blijkt uit EDA dat één maand door een systeemmigratie onvolledig is vastgelegd.

Hoe KI.ordo helpt

Het KI.ordo-sjabloon ‘Tabel analyseren’ geeft een eerste overzicht van kerncijfers, trends en afwijkingen in CSV-data – de berekeningen moeten dubbel worden gecontroleerd.

Meer informatie

Passende sjablonen

Tabel analyserenAnalyseert een tabel (als CSV-tekst): kengetallen zoals totalen, gemiddelden en veranderingen, trends, afwijkingen en drie aanbevelingen.Sjabloon bekijken

Onderwerpen

Data-analyse
Statistiek
Datakwaliteit

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Datamining

Datamining is het systematisch doorzoeken van grote datasets op patronen, verbanden en afwijkingen. Het maakt gebruik van statistische technieken en machine-learningmethoden zoals clustering, classificatie of associatieanalyse. Een klassiek voorbeeld is de winkelmandanalyse in de detailhandel, die laat zien welke producten vaak samen worden gekocht – een basis voor assortiment, plaatsing en aanbevelingen.

data-analyse
patroonherkenning
+1

Dataopschoning

Dataopschoning is het opsporen en corrigeren van onjuiste, dubbele of inconsistente items in datasets. Typische stappen zijn het uniformeren van schrijfwijzen en datumnotaties, het verwijderen van overbodige spaties en het samenvoegen van dubbele records zoals ‘Jansen BV’ en ‘Jansen B.V.’. Schone data is een voorwaarde voor betrouwbare analyses, mailings en AI-toepassingen.

datakwaliteit
dubbele records
+1

Sjabloon

Gestructureerde gegevens

Gestructureerde gegevens volgen een vast schema met duidelijk benoemde velden, zoals tabellen, databases of JSON-objecten met gegevens als naam, prijs en datum. Machines kunnen ze betrouwbaar lezen, filteren en verwerken – anders dan vrije tekst of afbeeldingen. Op websites beschrijft schema.org-markup bijvoorbeeld producten, evenementen of veelgestelde vragen, zodat zoekmachines en AI-systemen de inhoud ondubbelzinnig begrijpen. AI kan ook gestructureerde gegevens uit ongestructureerde tekst halen.

data
JSON
+1

Voorspellende analyse

Voorspellende analyse gebruikt historische gegevens, statistiek en machine learning om waarschijnlijke toekomstige gebeurtenissen te schatten. Ze beantwoordt vragen als: welke klanten staan op het punt op te zeggen? Hoeveel voorraad is er volgende maand nodig? Wanneer valt een machine waarschijnlijk uit? De resultaten zijn kansen, geen zekerheden. De waarde hangt sterk af van de datakwaliteit en van de vraag of de voorspellingen daadwerkelijk doorwerken in beslissingen en processen.

data-analyse
voorspellen
+1