eencijferho 0.1.4

Standalone backend processing toolkit for 1CijferHO

1CijferHO Tool

Maak 1cijferHO-data direct bruikbaar voor analyse en onderzoek

Wat is het?

De 1CijferHO Tool automatiseert het verwerken van 1cijferHO-data, zoals:

• ASCII-bestanden zonder duidelijke scheiding tussen velden.
• Metadata-bestanden in ongestructureerde .txt-indeling.

Met deze tool kun je in enkele minuten grote hoeveelheden data verwerken, zonder risico op fouten of verlies van gegevens.

ℹ️ Benieuwd wat er op de planning staat? Bekijk de roadmap.

📑 Congrespresentatie(s)

Tijdens de DAIR-conferentie in 2025 hebben we de 1CijferHO Tool gepresenteerd. Bekijk de slides van de presentatie hieronder:

📂 Presentatie DAIR 2025

Waarom is dit belangrijk?

1cijferHO-data is essentieel voor beleidsvorming en onderzoek, maar het handmatig verwerken ervan kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee. De 1CijferHO Tool biedt een oplossing die:

• Tijd bespaart: Verwerk gigabytes aan data in enkele minuten.
• Betrouwbaar is: Voorkomt fouten door automatische validatie.
• Veilig werkt: Anonimiseert gevoelige gegevens, zoals BSN’s.
• Gebruiksklaar: Levert schone CSV- of Parquet-bestanden voor directe analyse.

Hoe werkt het?

1. Start de tool met één eenvoudige opdracht.
2. Upload je bestanden (data en metadata).
3. Bekijk de resultaten: Je krijgt direct schone, geoptimaliseerde bestanden.

Aan de slag

Stap 1: Vereisten

Zorg dat uv is geïnstalleerd.

Stap 2: Download de tool

git clone https://github.com/cedanl/1cijferho.git
cd 1cijferho

Of download het ZIP-bestand en pak het uit.

Stap 3: Installeer dependencies

uv sync --extra frontend

Stap 4: Start de applicatie

uv run streamlit run src/main.py

De applicatie opent automatisch in je browser.

Installeren als pakket

Gebruik je eencijferho als backend-bibliotheek in een bestaande Python-omgeving? Dan heb je de Streamlit-app niet nodig en kun je het pakket direct installeren:

# pip
pip install eencijferho

# poetry
poetry add eencijferho

Voor gebruik via de CLI na installatie:

# Volledige pipeline in één stap: van ruwe DUO-bestanden naar analyse-klare CSV/Parquet
eencijferho pipeline --input data/01-input --output data/02-output

# Of stap voor stap:

# Stap 1: Lees de .txt metadata-bestanden uit en sla ze op als JSON en Excel
eencijferho extract          --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 2: Controleer of de metadata compleet is en of elk bestand een bijpassend metadata-bestand heeft
eencijferho validate         --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3: Converteer de fixed-width bestanden naar CSV/Parquet op basis van de gevalideerde metadata
eencijferho convert          --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3b: Decodeer outputbestanden met Dec_* opzoektabellen (draai na convert)
eencijferho decode           --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3c: Verrijk gedecodeerde bestanden met variable_metadata labels (draai na decode)
eencijferho enrich           --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 4 (optioneel): Valideer de geconverteerde outputbestanden op kolomwaarden en DEC-codes
eencijferho validate-output  --input data/01-input --output data/02-output

---

🎬 Demo Video

Bekijk hieronder een korte demonstratie van hoe de 1CijferHO Tool werkt:

🫂 Bijdragers

Dank aan alle mensen die hebben bijgedragen aan de ontwikkeling van de 1CijferHO Tool: