Data & Statistiek

Hoe pak je het aan?

• Leer de basis van R: variabelen, dataframes en basisbewerkingen.

• Gebruik een kleine dataset en oefen met het opschonen en filteren van data.

Eindproduct: Een schone dataset met basisstatistieken en een korte uitleg van de bewerkingen die je hebt uitgevoerd.

Hoe pak je het aan?

• Gebruik R om het gemiddelde, de mediaan, modus en standaarddeviatie te berekenen.

• Begrijp hoe deze waarden helpen bij het analyseren van data.

Eindproduct: Een korte analyse met statistieken en uitleg over wat de getallen betekenen.

Hoe pak je het aan?

• Leer hoe je balk-, lijn- en cirkeldiagrammen maakt in R.

• Gebruik een kleine dataset (zoals sportresultaten, muziekstreams of een fictieve dataset) om patronen te ontdekken.

Eindproduct: Een visueel rapport met minstens drie verschillende soorten grafieken en een korte interpretatie.

Hoe pak je het aan?

• Onderzoek of er verbanden zijn tussen variabelen (bijv. temperatuur & ijsverkoop, inkomen & uitgaven). 

• Gebruik R om correlaties te berekenen en visualiseren (scatterplots, heatmaps). 

Eindproduct: Een korte analyse met correlatieberekeningen, visualisaties en een conclusie over de verbanden in de dataset.

Hoe pak je het aan?

• Gebruik een dataset met historische gegevens (bijv. verkoopcijfers, websitebezoeken, weerdata) om toekomstige trends te voorspellen.

• Pas eenvoudige voorspellende modellen toe in R (bijv. moving averages, lineaire regressie).

Eindproduct: Een trendanalyse met voorspellingen en een korte uitleg over de gebruikte methodes.

Hoe pak je het aan?

• Werk met een dataset waarin klantgegevens staan (bijv. leeftijd, bestedingspatroon, aankoopfrequentie).

• Gebruik clusteringstechnieken in R (bijv. k-means clustering) om verschillende klantsegmenten te ontdekken.

Eindproduct: Een rapport met klantsegmenten, visualisaties en aanbevelingen voor een marketingstrategie.

Hoe pak je het aan?

• Verzamel een dataset met klantreviews of social media-berichten over een product of merk.

• Gebruik R om sentimentanalyse toe te passen (bijv. positieve/negatieve reacties identificeren).

Eindproduct: Een visuele analyse van sentimenten en een advies over hoe het bedrijf zijn klanttevredenheid kan verbeteren.

Hoe pak je het aan?

• Analyseer hoe prijsveranderingen invloed hebben op de verkoop van een product of dienst.

• Gebruik R om prijselasticiteit te berekenen en maak grafieken (minimaal 3) om de impact van prijsveranderingen te tonen.

Eindproduct: Een strategisch adviesrapport met een onderbouwde prijsstrategie.

Wat ga je doen?

Je gaat een interactief dashboard maken dat een bedrijf of organisatie helpt om betere beslissingen te nemen. Dit dashboard kan bijvoorbeeld:

• Verkoopcijfers per maand visualiseren.

• Klantgedrag analyseren en segmenteren.

• Personeelsplanning koppelen aan omzet.

Hoe pak je het aan?

1. Verzamel of kies een dataset met relevante bedrijfsinformatie.

2. Gebruik R (met ggplot2) om een interactief dashboard te bouwen.

3. Voeg statistische analyses en visualisaties toe om inzichten te tonen.

4. Test je dashboard en zorg dat het praktisch en bruikbaar is.

Eindproduct:

• Een werkend interactief dashboard in R.

• Een korte handleiding of presentatie waarin je uitlegt hoe het werkt en welke inzichten het biedt.

Wat ga je doen?

Je gaat een script schrijven dat automatisch een dataset analyseert en een kant-en-klaar rapport genereert. Dit kan bijvoorbeeld:

• Wekelijkse verkooptrends samenvatten.

• Social media prestaties analyseren en verbeteren.

• Klantfeedback automatisch categoriseren.

Hoe pak je het aan?

1. Kies een dataset die regelmatig verandert of geüpdatet wordt.

2. Schrijf een R-script dat automatisch de data inlaadt, analyseert en visualisaties maakt.

3. Laat het script een PDF of PowerPoint-rapport genereren met de resultaten.

4. Test of het script herbruikbaar is en of het werkt met nieuwe data.

Eindproduct:

• Een geautomatiseerd R-script dat een kant-en-klaar rapport genereert.

• Een uitlegdocument over hoe het script kan worden gebruikt in een echte werkomgeving.