top of page

25% Discount For All Pricing Plans "welcome"

Business Cases
With Python

Transform business challenges into data-driven solutions with Python !

Program Details

The Business Cases with Python course is designed to equip participants with the skills to solve real-world business challenges using Python. Throughout the program, students will work on hands-on projects focused on key business areas such as finance, marketing, sales, and operations. By the end of the course, participants will have the ability to analyze complex datasets, automate processes, and develop data-driven strategies for various business scenarios.

 

This program is ideal for professionals looking to leverage Python to optimize business performance and decision-making.

Dates

A new class is opened every month for this training program.

Duration

This training program consists of 4 weeks of intensive study.

Way to Learn

Lessons are held completely online and live via Google Meet or Zoom.

Method

This consists of 12 courses in total, including theoretical, practical sessions.

Up to 12 Members

Each class is limited to 12 members, ensuring personalized attention and an interactive learning experience.

+30 Projects

Gain hands-on experience with over 30 real-world projects, designed to solidify your data analysis skills.

+30 In Class Works

Participate in more than 30 in-class activities, enhancing your practical understanding through collaborative exercises.

1-1 Support

Receive dedicated 1-on-1 support from experienced mentors, tailored to address your specific learning needs.

Customer Segmentations

Learn how to segment customers using various methods such as demographic, behavioral, and RFM analysis. Develop strategies to create personalized marketing efforts for different customer groups and improve overall business targeting.

Digital Marketing Analysis

Analyze the performance of digital marketing campaigns by evaluating metrics such as conversion rates, click-through rates, and engagement across various channels. Use Python to compare the effectiveness of different marketing strategies and optimize future campaigns.

Social Media Marketing Analysis

Explore the impact of social media on customer engagement. Learn to analyze user interactions, measure engagement rates, and identify content that drives higher traffic and conversions on platforms like Instagram, Twitter, and Facebook.

Customer Lifetime Value (CLTV) Analysis

Understand how to calculate the lifetime value of customers using Python. This session focuses on predicting the long-term revenue a customer will generate and how businesses can create targeted retention strategies to maximize CLTV.

NPS and Customer Feedback Analysis

Dive into Net Promoter Score (NPS) analysis and customer feedback data. Learn how to interpret customer satisfaction levels, identify areas for improvement, and use sentiment analysis to turn feedback into actionable insights for business growth.

Sales Analysis

Use Python to analyze sales data, evaluate sales team performance, identify trends, and forecast future sales. This session focuses on improving sales strategies, optimizing product offerings, and understanding revenue drivers.

Topics Covered

Understanding and Applying Customer Segmentation Techniques

  • Behavioral Segmentation: Analyzing purchase history, loyalty, and engagement to group customers based on their behaviors.

  • Demographic Segmentation: Using customer data like age, income, and education to create meaningful customer segments.

  • Psychographic Segmentation: Evaluating lifestyle, values, and personality traits to understand deeper customer motivations.

  • RFM Analysis: Learn Recency, Frequency, and Monetary (RFM) scoring to rank customers based on transaction behavior.

  • K-Means Clustering: Applying machine learning algorithms to identify customer groups with similar characteristics.

Program

E-posta pazarlaması, dijital pazarlamanın en etkili araçlarından biridir. Doğru stratejilerle yürütülen e-posta kampanyaları, müşteri etkileşimini artırabilir ve satışları önemli ölçüde artırabilir. Ancak, başarılı bir e-posta pazarlama stratejisi geliştirmek için veriye dayalı kararlar almak gerekir. Bu yazıda, e-posta pazarlama kampanyalarının performansını analiz etmek için bir veri seti kullanarak kapsamlı bir proje gerçekleştireceğiz. Veri Seti Açıklaması Bu proje için kullanılan veri seti, kullanıcıların e-posta kampanyalarına olan tepkilerini içerir. Veri setinde çeşitli demografik ve davranışsal bilgiler yer almaktadır. İşte veri setinin detayları: EmailID:  Benzersiz e-posta kimliği. CampaignID:  E-posta kampanyası kimliği. Open:  E-posta açılıp açılmadığını belirten ikili değişken (1: Açıldı, 0: Açılmadı). Click:  E-postadaki bağlantıya tıklanıp tıklanmadığını belirten ikili değişken (1: Tıklandı, 0: Tıklanmadı). UserID:  Kullanıcı kimliği. Age:  Kullanıcının yaşı. Gender:  Kullanıcının cinsiyeti ('Male', 'Female', 'Other'). Segment:  Kullanıcının ait olduğu segment ('New', 'Returning', 'VIP'). SendTime:  E-postanın gönderildiği zaman ('Morning', 'Afternoon', 'Evening'). OpenTime:  E-postanın açıldığı zaman ('Morning', 'Afternoon', 'Evening'). ClickTime:  E-postadaki bağlantıya tıklama zamanı ('Morning', 'Afternoon', 'Evening'). Proje Adımları 1. Veri Yükleme ve İlk Bakış Öncelikle, veri setini yükleyeceğiz ve genel bir bakış atacağız. Verinin yapısını inceleyecek ve eksik veya hatalı verileri tespit edeceğiz. Bu adım, verinin analiz edilebilir hale getirilmesi için kritiktir. 2. Eksik ve Hatalı Verilerin Temizlenmesi Veri setindeki eksik ve hatalı verileri temizleyeceğiz. Bu adımda, eksik değerleri dolduracak ve hatalı verileri düzelteceğiz. Bu işlem, analizlerin doğruluğunu artırmak için önemlidir. 3. E-posta Açılma ve Tıklama Oranlarının Analizi E-posta açılma (open rate) ve tıklama (click rate) oranlarını analiz edeceğiz. Hangi kampanyaların daha etkili olduğunu belirlemek için kampanyalara göre bu oranları karşılaştıracağız. Ayrıca, kullanıcı segmentlerine göre açılma ve tıklama oranlarını inceleyeceğiz. 4. Demografik Analiz Kullanıcıların demografik özelliklerine göre e-posta kampanyalarının performansını analiz edeceğiz. Yaş, cinsiyet ve kullanıcı segmentleri gibi demografik faktörlerin açılma ve tıklama oranlarına etkisini inceleyeceğiz. 5. Zaman Analizi E-postaların gönderildiği, açıldığı ve tıklanıldığı zaman dilimlerini analiz edeceğiz. Hangi zaman dilimlerinde gönderilen e-postaların daha yüksek açılma ve tıklama oranlarına sahip olduğunu belirleyeceğiz. 6. Sonuçların Görselleştirilmesi ve Karar Verme Analiz sonuçlarını görselleştirerek, elde edilen bulguları görsel olarak sunacağız. Bu adım, karar verme sürecini desteklemek için kritik öneme sahiptir. Görselleştirmeler, veriye dayalı stratejik kararlar almanıza yardımcı olur. Sonuç Bu proje, e-posta pazarlama kampanyalarının performansını analiz ederek veriye dayalı stratejik kararlar almayı amaçlamaktadır. E-posta açılma ve tıklama oranlarının analiz edilmesi, demografik ve zaman dilimi faktörlerinin incelenmesi, başarılı bir e-posta pazarlama stratejisi geliştirmek için önemlidir. Proje sonunda, elde edilen bulgular ışığında, e-posta kampanyalarınızı optimize edebilir ve müşteri etkileşimini artırabilirsiniz. Bu proje, e-posta pazarlama kampanyalarınızın etkinliğini artırmak için değerli içgörüler sunacaktır. Veriye dayalı kararlar alarak, pazarlama stratejilerinizi daha etkili hale getirebilir ve işletmenizin başarısını artırabilirsiniz.

E-posta pazarlaması, dijital pazarlamanın en etkili araçlarından biridir. Doğru stratejilerle yürütülen e-posta kampanyaları, müşteri...

E-posta Kampanyalarının Performans Analizi

A/B testi, iki farklı varyantın performansını karşılaştırarak en etkili seçeneği belirlemek için kullanılan bir deneysel yöntemdir. Web ve mobil uygulama tasarımında, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve dönüşüm oranlarını artırmak için A/B testleri yaygın olarak kullanılır. Bu blog yazısında, kirli bir veri seti kullanarak bir A/B testi projesi gerçekleştireceğiz. Bu proje, veri temizleme, analiz ve sonuç değerlendirme adımlarını içerecektir. Veri Seti Açıklaması Projemizde kullanacağımız veri seti, kullanıcıların bir web veya mobil uygulama üzerindeki buton tıklama davranışlarını içermektedir. Veri seti, bazı eksik ve hatalı veriler içerir ve gerçek hayat senaryolarını yansıtmak amacıyla oluşturulmuştur. UserID:  Benzersiz kullanıcı kimliği. Variant:  Kullanıcıya gösterilen butonun varyantı ('A' veya 'B'). Click:  Kullanıcının butonu tıklayıp tıklamadığı (1: tıklamış, 0: tıklamamış). Age:  Kullanıcının yaşı. Gender:  Kullanıcının cinsiyeti ('Male', 'Female', 'Other'). VisitTime:  Kullanıcının siteyi ziyaret ettiği zaman ('Morning', 'Afternoon', 'Evening'). Proje Adımları Adım 1: Veri Yükleme ve İlk Bakış Öncelikle, veri setini yükleyerek verileri inceleyeceğiz. Veri setindeki eksik ve hatalı verileri tespit edeceğiz. Adım 2: Eksik ve Hatalı Verilerin Temizlenmesi Veri setindeki eksik ve hatalı verileri temizleyeceğiz. Bu adım, analizlerin doğruluğunu artırmak için kritiktir. Adım 3: A/B Testi Analizi A/B testi ile variant A ve B'nin tıklama oranlarını karşılaştırarak en etkili tasarımı belirleyeceğiz. İstatistiksel testler kullanarak sonuçların anlamlı olup olmadığını değerlendireceğiz. Adım 4: Demografik ve Ziyaret Zamanı Analizi Kullanıcıların demografik özelliklerini ve ziyaret zamanlarını analiz ederek, bu faktörlerin tıklama oranlarına etkisini inceleyeceğiz. Adım 5: Sonuçların Görselleştirilmesi ve Karar Verme Analiz sonuçlarını görselleştirerek, en iyi performansı gösteren varyantı belirleyeceğiz ve sonuçlara göre karar vereceğiz. Sonuç Bu projede, kirli bir veri seti kullanarak web ve mobil uygulama tasarımı için bir A/B testi gerçekleştirdik. Eksik ve hatalı verileri temizledikten sonra, variant A ve B'nin tıklama oranlarını karşılaştırarak en etkili tasarımı belirledik. Ayrıca, kullanıcıların demografik özelliklerini ve ziyaret zamanlarını analiz ederek, bu faktörlerin tıklama oranlarına etkisini inceledik. A/B testleri, veri odaklı kararlar almanıza ve en etkili stratejileri belirlemenize yardımcı olur. Test sonuçlarına göre, en iyi performansı gösteren varyantı uygulayarak işletmenizin başarısını artırabilirsiniz. Sonuç Bu projede, kirli bir veri seti kullanarak web ve mobil uygulama tasarımı için bir A/B testi gerçekleştirdik. Eksik ve hatalı verileri temizledikten sonra, variant A ve B'nin tıklama oranlarını karşılaştırarak en etkili tasarımı belirledik. Ayrıca, kullanıcıların demografik özelliklerini ve ziyaret zamanlarını analiz ederek, bu faktörlerin tıklama oranlarına etkisini inceledik. A/B testleri, veri odaklı kararlar almanıza ve en etkili stratejileri belirlemenize yardımcı olur. Test sonuçlarına göre, en iyi performansı gösteren varyantı uygulayarak işletmenizin başarısını artırabilirsiniz.

A/B testi, iki farklı varyantın performansını karşılaştırarak en etkili seçeneği belirlemek için kullanılan bir deneysel yöntemdir. Web...

Web ve Mobil Uygulama Tasarımı için A/B Testi Projesi

Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV) ve müşteri edinim maliyeti (Customer Acquisition Cost, CAC), modern pazarlama ve iş stratejilerinin önemli bileşenleridir. Bu metrikler, bir müşterinin şirkete kazandırdığı toplam değeri ve bu müşteriyi kazanmanın maliyetini anlamamıza yardımcı olur. Bu blog yazısında, CLTV ve CAC kavramlarını detaylandıracak ve temel CLTV hesaplama projesine odaklanacağız. CLTV Nedir? Customer Lifetime Value (CLTV), bir müşterinin işletmeyle kurduğu ilişki süresince işletmeye sağlayacağı toplam gelirin tahminidir. CLTV, müşteri ilişkilerini daha iyi anlamak ve müşteri bağlılığını artırmak için kullanılır. Önemli CLTV Bileşenleri: Satın Alma Sıklığı (Frequency):  Müşterinin belirli bir süre içinde kaç kez alışveriş yaptığı. Ortalama Sipariş Değeri (Average Order Value):  Müşterinin her alışverişte ortalama olarak ne kadar harcadığı. Müşteri Yaşam Süresi (Customer Lifespan):  Müşterinin işletme ile olan ilişkisinin süresi. Brüt Kar Marjı (Gross Margin):  Müşteri harcamalarından elde edilen kar oranı. CAC Nedir? Customer Acquisition Cost (CAC), bir müşteriyi kazanmanın işletmeye maliyetini ifade eder. Bu maliyetler, pazarlama ve satış faaliyetlerine yapılan harcamaları içerir. CAC hesaplaması, pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek ve müşteri edinim stratejilerini optimize etmek için kullanılır. CAC Hesaplama Yöntemi: CAC=Toplam Kazanılan Mu¨s¸teri SayısıToplam Pazarlama Harcamaları CAC=Toplam Pazarlama HarcamalarıToplam Kazanılan Mu¨s¸teri Sayısı\text{CAC} = \frac{\text{Toplam Pazarlama Harcamaları}}{\text{Toplam Kazanılan Müşteri Sayısı}} Toplam Pazarlama Harcamaları:  Belirli bir dönemde müşteri edinmek için harcanan toplam miktar. Toplam Kazanılan Müşteri Sayısı:  Aynı dönemde edinilen müşteri sayısı. Temel CLTV Hesaplama Projesi Bu proje kapsamında, müşteri verilerini kullanarak temel CLTV hesaplamaları yapacağız ve CLTV'nin müşteri segmentlerine göre farklılıklarını analiz edeceğiz. Adım 1: Veri Yükleme ve Hazırlık Veri setlerini yükleyerek temizleme işlemlerini gerçekleştireceğiz. Bu adım, verilerin analiz edilebilir hale getirilmesi için kritiktir. Adım 2: Müşteri Özelliklerinin Hesaplanması Müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek, her müşteri için satın alma sıklığı, ortalama sipariş değeri ve müşteri yaşam süresini hesaplayacağız. Adım 3: CLTV Hesaplama Elde edilen müşteri özelliklerini kullanarak CLTV'yi hesaplayacağız. Basit bir CLTV formülü kullanarak, müşterilerin işletmeye sağlayacağı toplam değeri tahmin edeceğiz. Adım 4: Analiz ve Görselleştirme Hesaplanan CLTV değerlerini analiz ederek, müşteri segmentlerine göre farklılıkları inceleyeceğiz. Bu analizler, pazarlama stratejilerini optimize etmek için kullanılabilir. Veri Seti Veri seti, müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını ve demografik bilgilerini içermektedir: Customers: CustomerID: Benzersiz müşteri kimliği. Age: Müşterinin yaşı. Gender: Müşterinin cinsiyeti. Region: Müşterinin yaşadığı bölge. AcquisitionDate: Müşterinin edinildiği tarih. Orders: OrderID: Benzersiz sipariş kimliği. CustomerID: Müşteri kimliği. PurchaseDate: Alışveriş tarihi. PurchaseAmount: Alışveriş tutarı. ProductCategory: Satın alınan ürünün kategorisi. CustomerType: Müşterinin türü. OrderDetails: OrderID: Sipariş kimliği. ProductCategory: Ürün kategorisi. CustomerType: Müşteri türü. CustomerAcquisition: CustomerID: Müşteri kimliği. AcquisitionChannel: Müşterinin edinildiği kanal. AcquisitionDate: Müşterinin edinildiği tarih. Sonuç Bu blog yazısında, CLTV ve CAC kavramlarını detaylandırdık ve temel CLTV hesaplama projesine odaklandık. Müşteri verilerini kullanarak CLTV hesaplamaları yapacak ve bu değerleri analiz ederek pazarlama stratejilerini optimize etmeye çalışacağız. Bir sonraki adımda, veri setini yükleyerek temizleme işlemlerine başlayacağız ve ardından CLTV hesaplamalarını gerçekleştireceğiz. Bu projeyle, müşteri ilişkilerini daha iyi anlayacak ve müşteri bağlılığını artırmak için stratejiler geliştireceğiz. CLTV ve CAC analizleri, işletme başarısını artırmak ve sürdürülebilir büyüme sağlamak için kritik öneme sahiptir.

Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV) ve müşteri edinim maliyeti (Customer Acquisition Cost, CAC), modern pazarlama...

Temel CLTV Hesaplama Projesi

Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV), bir müşterinin işletmeye sağlayacağı toplam gelirin tahminidir ve işletmelerin stratejik kararlarında kritik bir rol oynar. CLTV tahminleri, pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek, müşteri sadakatini artırmak ve işletmenin karlılığını optimize etmek için kullanılır. Bu yazıda, makine öğrenimi kullanarak CLTV tahminlemeyi ve müşteri segmentasyonunu adım adım gerçekleştireceğiz. CLTV Nedir? Customer Lifetime Value (CLTV), bir müşterinin işletme ile olan ilişki süresince sağlayacağı toplam gelirin tahminidir. CLTV, müşteri ilişkilerini daha iyi anlamak ve müşteri bağlılığını artırmak için kullanılır. Önemli CLTV Bileşenleri: Satın Alma Sıklığı (Frequency):  Müşterinin belirli bir süre içinde kaç kez alışveriş yaptığı. Ortalama Sipariş Değeri (Average Order Value):  Müşterinin her alışverişte ortalama olarak ne kadar harcadığı. Müşteri Yaşam Süresi (Customer Lifespan):  Müşterinin işletme ile olan ilişkisinin süresi. Brüt Kar Marjı (Gross Margin):  Müşteri harcamalarından elde edilen kar oranı. Adım Adım CLTV Tahminleme Projesi Bu projede, müşteri verilerini kullanarak makine öğrenimi modelleriyle CLTV tahminlemeyi gerçekleştireceğiz. İşte adım adım yapacağımız işlemler: Adım 1: Veri Yükleme ve Hazırlık Öncelikle, veri setlerini yükleyerek temizleme işlemlerini gerçekleştireceğiz. Bu adım, verilerin analiz edilebilir hale getirilmesi için kritiktir. Veri setlerini yükleyin ve ilk 5 satırı görüntüleyin. Eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyin. Adım 2: Özellik Mühendisliği Gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin edebilmek için gerekli özellikleri oluşturacağız. Müşteri başına toplam harcama, ortalama harcama ve harcama standart sapmasını hesaplayın. CLTV hesaplama için etiket ekleyin. Adım 3: Modelleme Makine öğrenimi modellerini kullanarak gelecekteki CLTV'yi tahmin edeceğiz. Veri setini eğitim ve test setlerine ayırın. Random Forest regresyon modeli ile tahmin yapın. Model performansını değerlendirin. Adım 4: Sonuçların Analizi ve Görselleştirme Tahmin edilen CLTV değerlerini bir sütun olarak ekleyip tüm müşterileri CLTV değerlerine göre 4 farklı gruba böleceğiz. Ayrıca, bu grup adlarını yeni bir sütun olarak ekleyeceğiz. Tahmin edilen CLTV değerlerini ekleyin. Müşterileri CLTV değerlerine göre gruplara bölün. Model performansını değerlendirin ve sonuçları analiz edin. CLTV Tahminlerinin Görselleştirilmesi Modelin performansını değerlendirip sonuçları analiz edeceğiz. Gerçek ve tahmin edilen CLTV değerlerinin karşılaştırılması. Hata dağılımının görselleştirilmesi. Sonuç Bu projede, müşteri verilerini kullanarak gelecekteki CLTV'yi tahmin etmeye çalıştık. Özellik mühendisliği yaparak müşteri davranışlarını modelledik ve Random Forest regresyon modeli ile tahminlerde bulunduk. Tahmin edilen CLTV değerlerini ekleyerek, müşterileri CLTV değerlerine göre segmentlere ayırdık ve bu segmentleri analiz ettik. Bu tür tahminlemeler, pazarlama stratejilerini optimize etmek ve müşteri ilişkilerini güçlendirmek için oldukça değerlidir. CLTV tahminleri, işletmelere müşterileri hakkında daha derinlemesine bilgi sağlar ve bu bilgileri stratejik kararlar almak için kullanabilirler. Müşteri segmentasyonunu kullanarak, her bir segment için özelleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilirsiniz.

Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV), bir müşterinin işletmeye sağlayacağı toplam gelirin tahminidir ve işletmelerin...

Gelişmiş CLTV Tahminleme Projesi

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır ve özellikle veri setindeki gürültü noktalarını ve anormallikleri tespit etmek için kullanılır. Psikografik segmentasyon, müşterilerin yaşam tarzı, ilgi alanları ve kişilik özelliklerine göre segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu blog yazısında, müşteri verilerini kullanarak DBSCAN algoritması ile psikografik segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Projenin Amacı Bu projenin amacı, müşterilerin yaşam tarzlarını ve ilgi alanlarını analiz ederek onları benzer psikografik kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. Kullanılacak Veri Setleri Customers:  Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region, Lifestyle, Interests) Orders:  Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount) OrderDetails:  Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType) CustomerAcquisition:  Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate) DBSCAN Algoritması Nedir? DBSCAN, veri noktalarını yoğunluklarına göre kümeleyen bir algoritmadır. Algoritma, belirli bir yarıçap (epsilon) içinde yeterli sayıda komşusu olan veri noktalarını çekirdek noktalar olarak tanımlar ve bu çekirdek noktalar etrafında kümeler oluşturur. DBSCAN algoritmasının ana parametreleri şunlardır: Epsilon (eps):  Bir veri noktasının komşularını belirlemek için kullanılan yarıçap mesafesi. MinPts:  Bir veri noktasının çekirdek nokta olarak kabul edilmesi için gereken minimum komşu sayısı. Segmentlerin Özellikleri ve İşletme İçin Faydalar Aktif Yaşam Tarzı ve Spor İlgisi Olan Müşteriler:  Bu segment, spor malzemeleri ve etkinlikleri için hedeflenebilir. Teknoloji ve Yenilik Meraklıları:  Bu müşteriler, yeni teknolojik ürünler ve yenilikçi hizmetler için hedeflenebilir. Aile ve Ev Odaklı Müşteriler:  Bu segment, ev eşyaları ve aileye yönelik ürünler için hedeflenebilir. Sosyal ve Eğlence Meraklıları:  Bu müşteriler, sosyal etkinlikler ve eğlence hizmetleri için hedeflenebilir.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır ve özellikle veri...

DBSCAN Kümeleme ile Psikografik Segmentasyon Projesi

Hiyerarşik kümeleme, veriyi ağaç benzeri bir yapı kullanarak segmentlere ayıran bir kümeleme yöntemidir. Psikografik segmentasyon, müşterilerin yaşam tarzı, ilgi alanları ve kişilik özelliklerine göre segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu blog yazısında, müşteri verilerini kullanarak hiyerarşik kümeleme algoritması ile psikografik segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Projenin Amacı Bu projenin amacı, müşterilerin yaşam tarzlarını ve ilgi alanlarını analiz ederek onları benzer psikografik kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. Kullanılacak Veri Setleri Customers:  Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region, Lifestyle, Interests) Orders:  Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount) OrderDetails:  Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType) CustomerAcquisition:  Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate) Hiyerarşik Kümeleme Algoritması Nedir? Hiyerarşik kümeleme, veriyi ağaç benzeri bir yapı kullanarak segmentlere ayıran bir kümeleme yöntemidir. İki ana türü vardır: Agglomerative (Birleştirici) Kümeleme:  Her veri noktası başlangıçta kendi kümesi olarak kabul edilir ve iteratif olarak en yakın iki küme birleştirilir. Divisive (Bölücü) Kümeleme:  Tüm veri noktaları başlangıçta tek bir küme olarak kabul edilir ve iteratif olarak küme ikiye bölünür. Bu projede, agglomerative kümelemeyi kullanacağız. Segmentlerin Özellikleri ve İşletme İçin Faydalar Aktif Yaşam Tarzı ve Spor İlgisi Olan Müşteriler:  Bu segment, spor malzemeleri ve etkinlikleri için hedeflenebilir. Teknoloji ve Yenilik Meraklıları:  Bu müşteriler, yeni teknolojik ürünler ve yenilikçi hizmetler için hedeflenebilir. Aile ve Ev Odaklı Müşteriler:  Bu segment, ev eşyaları ve aileye yönelik ürünler için hedeflenebilir. Sosyal ve Eğlence Meraklıları:  Bu müşteriler, sosyal etkinlikler ve eğlence hizmetleri için hedeflenebilir.

Hiyerarşik kümeleme, veriyi ağaç benzeri bir yapı kullanarak segmentlere ayıran bir kümeleme yöntemidir. Psikografik segmentasyon,...

Hiyerarşik Kümeleme ile Psikografik Segmentasyon Projesi

Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü, müşteri davranışlarına dayalı stratejiler geliştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için oldukça önemlidir. Bu blog yazısında, müşteri verilerini kullanarak K-Means kümeleme algoritması ile davranışsal segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Kullanacağımız veri setleri, müşteri bilgilerini, alışveriş detaylarını ve müşterilerin edinim bilgilerini içermektedir. Projenin Amacı Bu projenin amacı, müşterilerin alışveriş davranışlarını analiz ederek onları benzer davranış kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. Kullanılacak Veri Setleri Customers:  Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region) Orders:  Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount) OrderDetails:  Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType) CustomerAcquisition:  Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate) Adım 1: Veri Yükleme ve Birleştirme Öncelikle, bu veri setlerini yükleyip birleştireceğiz. Bu adım, verilerin bir araya getirilmesi ve daha sonraki analizler için hazırlanmasını sağlar. Adım 2: Eksik ve Aykırı Değerlerin Temizlenmesi Veri setlerindeki eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyeceğiz. Bu adım, analizlerin doğruluğunu artırmak için kritiktir. Adım 3: Davranışsal Özelliklerin Hesaplanması Müşterilerin alışveriş sıklığı (Frequency), toplam harcama miktarı (Monetary) ve son alışveriş tarihine göre gün sayısı (Recency) gibi davranışsal özelliklerini hesaplayacağız. Frequency (Alışveriş Sıklığı):  Müşterinin belirli bir süre içinde yaptığı alışverişlerin sayısı. Monetary (Toplam Harcama):  Müşterinin yaptığı alışverişlerin toplam harcama miktarı. Recency (Son Alışveriş Tarihi):  Müşterinin en son yaptığı alışverişin üzerinden geçen gün sayısı. Adım 4: Veriyi Ölçeklendirme Davranışsal özellikleri ölçeklendireceğiz. Bu, K-Means algoritmasının daha iyi performans göstermesini sağlar. Ölçeklendirme, verinin belirli bir aralıkta tutulması ve farklı özelliklerin eşit ağırlıkta değerlendirilmesi için gereklidir. Adım 5: K-Means Kümeleme K-Means Algoritması Nedir? K-Means, veriyi belirli sayıda kümeye ayıran bir kümeleme algoritmasıdır. Algoritma, her bir veri noktasını en yakın olduğu küme merkezine (merkez noktası) göre atar ve bu işlemi kümeler sabitlenene kadar tekrarlar. K-Means algoritması aşağıdaki adımlarla çalışır: Başlangıç Küme Merkezlerini Seçme:  Rastgele veya belirli bir yöntemle k sayıda küme merkezi seçilir. Veri Noktalarını Küme Merkezlerine Atama:  Her veri noktası, en yakın olduğu küme merkezine atanır. Küme Merkezlerini Güncelleme:  Her küme için yeni merkez noktaları, kümedeki tüm veri noktalarının ortalaması alınarak güncellenir. Atama ve Güncelleme Adımlarını Tekrarlama:  Veri noktalarının küme merkezlerine atanması ve merkezlerin güncellenmesi işlemleri, merkezler sabitlenene kadar (değişmeyene kadar) tekrarlanır. Dirsek Yöntemi ile Optimal Küme Sayısının Belirlenmesi Optimal küme sayısını belirlemek için Dirsek Yöntemi kullanılır. Bu yöntemde, farklı küme sayıları için küme içi hata kareler toplamı (WCSS) hesaplanır ve bir grafik çizilir. Grafikteki "dirsek" noktası, optimal küme sayısını gösterir. Bu noktada, küme sayısını artırmanın getirdiği fayda azalmaya başlar. Adım 6: Segmentlerin Analizi ve Görselleştirilmesi K-Means algoritması ile belirlediğimiz segmentleri analiz edecek ve görselleştireceğiz. Her segmentin özelliklerini ve müşteri davranışlarını inceleyeceğiz. Segmentlerin Özellikleri ve İşletme İçin Faydalar Yüksek Harcama ve Sık Alışveriş Yapan Müşteriler:  Bu segment, sadakat programlarına dahil edilerek teşvik edilebilir. Yüksek Harcama Yapan Ancak Seyrek Alışveriş Yapan Müşteriler:  Bu müşterilere özel teklifler ve indirimler sunulabilir. Düşük Harcama Yapan ve Seyrek Alışveriş Yapan Müşteriler:  Bu müşterilere yönelik yeniden kazanım kampanyaları düzenlenebilir.

Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü,...

Davranışsal Segmentasyon için K-Means Kümeleme ile Müşteri Analizi

Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü, müşteri davranışlarına dayalı stratejiler geliştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için oldukça önemlidir. Bu blog yazısında, müşteri verilerini kullanarak RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi ile davranışsal segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Kullanacağımız veri setleri, müşteri bilgilerini, alışveriş detaylarını ve müşterilerin edinim bilgilerini içermektedir. Projenin Amacı Bu projenin amacı, müşterilerin alışveriş davranışlarını analiz ederek onları benzer davranış kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. Kullanılacak Veri Setleri Customers:  Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region) Orders:  Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount) OrderDetails:  Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType) CustomerAcquisition:  Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate) Adım 1: Veri Yükleme ve Birleştirme Öncelikle, bu veri setlerini yükleyip birleştireceğiz. Bu adım, verilerin bir araya getirilmesi ve daha sonraki analizler için hazırlanmasını sağlar. Adım 2: Eksik ve Aykırı Değerlerin Temizlenmesi Veri setlerindeki eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyeceğiz. Bu adım, analizlerin doğruluğunu artırmak için kritiktir. Adım 3: RFM Özelliklerinin Hesaplanması Müşterilerin alışveriş sıklığı (Frequency), toplam harcama miktarı (Monetary) ve son alışveriş tarihine göre gün sayısı (Recency) gibi davranışsal özelliklerini hesaplayacağız. Frequency (Alışveriş Sıklığı):  Müşterinin belirli bir süre içinde yaptığı alışverişlerin sayısı. Monetary (Toplam Harcama):  Müşterinin yaptığı alışverişlerin toplam harcama miktarı. Recency (Son Alışveriş Tarihi):  Müşterinin en son yaptığı alışverişin üzerinden geçen gün sayısı. Adım 4: RFM Skorlarının Hesaplanması Her müşteriye RFM skorları atayacağız ve bu skorları kullanarak müşterileri segmentlere ayıracağız. R Skoru:  Müşterinin son alışveriş yaptığı tarihe göre (Recency) belirlenir. F Skoru:  Müşterinin alışveriş sıklığına (Frequency) göre belirlenir. M Skoru:  Müşterinin toplam harcama miktarına (Monetary) göre belirlenir. Bu skorlar birleştirilerek her müşteriye özgü bir RFM skoru oluşturulur. RFM Segmentleri RFM segmentasyonu ile oluşturulan bazı yaygın segmentler şunlardır: Champions (555):  Bu segmentteki müşteriler en yakın zamanda alışveriş yapmış, sık alışveriş yapan ve yüksek harcama yapan müşterilerdir. Loyal Customers (544, 545, 554, 555):  Bu müşteriler sık alışveriş yapar ve yüksek harcamalar yaparlar. Sadık müşterilerdir. Potential Loyalists (344, 345, 355, 445, 455):  Bu segmentteki müşteriler yakın zamanda alışveriş yapmış ve potansiyel olarak sadık müşteriler olabilirler. Recent Customers (511, 521, 531):  Bu müşteriler yakın zamanda alışveriş yapmış ancak alışveriş sıklıkları ve harcamaları düşük olan müşterilerdir. Promising (411, 421, 431):  Bu müşteriler yakın zamanda alışveriş yapmış ve harcama potansiyelleri olan müşterilerdir. Need Attention (311, 321, 331, 411, 421, 431):  Bu müşteriler alışveriş sıklığı ve harcamaları düşük olan ancak yakın zamanda alışveriş yapmış müşterilerdir. At Risk (211, 221, 231, 311, 321, 331):  Bu müşteriler uzun süredir alışveriş yapmamış ancak geçmişte yüksek harcamalar yapmış müşterilerdir. Can't Lose Them (111, 112, 113, 121, 122, 123):  Bu müşteriler uzun süredir alışveriş yapmamış ve sadık müşteriler olarak kaybedilmek üzere olan müşterilerdir. İşletme İçin Faydalar ve İçgörüler RFM segmentasyonu sonucunda elde edilen içgörüler, işletme için değerli stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir. Örneğin: Champions:  Bu segmentteki müşteriler sadakat programlarına dahil edilerek teşvik edilebilir. Loyal Customers:  Bu müşterilere özel teklifler ve indirimler sunulabilir. At Risk:  Bu müşterilere yönelik yeniden kazanım kampanyaları düzenlenebilir. Can't Lose Them:  Bu müşterilerle özel iletişim kurularak yeniden kazanılması sağlanabilir.

Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü,...

Davranışsal RFM Segmentasyonu ile Müşteri Analizi

Psikografik segmentasyon, müşterilerin yaşam tarzı, ilgi alanları ve kişilik özelliklerine göre segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü, müşteri davranışlarını daha derinlemesine anlamak ve daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılır. Bu projede, müşteri verilerini kullanarak psikografik segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Kullanacağımız veri setleri, müşteri bilgilerini, alışveriş detaylarını ve müşterilerin edinim bilgilerini içermektedir. Projenin Amacı Bu projenin amacı, müşterilerin yaşam tarzlarını ve ilgi alanlarını analiz ederek onları benzer psikografik kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. Kullanılacak Veri Setleri Customers:  Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region, Lifestyle, Interests) Orders:  Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount) OrderDetails:  Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType) CustomerAcquisition:  Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate) Adım 1: Veri Yükleme ve Birleştirme Öncelikle, bu veri setlerini yükleyip birleştireceğiz. Bu adım, verilerin bir araya getirilmesi ve daha sonraki analizler için hazırlanmasını sağlar. Adım 2: Eksik ve Aykırı Değerlerin Temizlenmesi Veri setlerindeki eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyeceğiz. Bu adım, analizlerin doğruluğunu artırmak için kritiktir. Adım 3: Psikografik Özelliklerin Hesaplanması Müşterilerin yaşam tarzı (Lifestyle) ve ilgi alanları (Interests) gibi psikografik özelliklerini analiz edeceğiz. Bu özellikler, müşterilerin segmentlere ayrılması için kullanılacaktır. Lifestyle (Yaşam Tarzı):  Müşterinin yaşam tarzını belirleyen faktörler. Interests (İlgi Alanları):  Müşterinin ilgi duyduğu alanlar ve aktiviteler. Adım 4: Veriyi Ölçeklendirme ve Kategorize Etme Psikografik özellikleri ölçeklendireceğiz ve kategorize edeceğiz. Bu, segmentasyon algoritmalarının daha iyi performans göstermesini sağlar. Adım 5: K-Means Kümeleme ile Segmentasyon K-Means algoritmasını kullanarak müşterileri segmentlere ayıracağız. Öncelikle optimal küme sayısını belirlemek için Dirsek Yöntemini kullanacağız. K-Means Algoritması Nedir? K-Means, veriyi belirli sayıda kümeye ayıran bir kümeleme algoritmasıdır. Algoritma, her bir veri noktasını en yakın olduğu küme merkezine (merkez noktası) göre atar ve bu işlemi kümeler sabitlenene kadar tekrarlar. K-Means algoritması aşağıdaki adımlarla çalışır: Başlangıç Küme Merkezlerini Seçme:  Rastgele veya belirli bir yöntemle k sayıda küme merkezi seçilir. Veri Noktalarını Küme Merkezlerine Atama:  Her veri noktası, en yakın olduğu küme merkezine atanır. Küme Merkezlerini Güncelleme:  Her küme için yeni merkez noktaları, kümedeki tüm veri noktalarının ortalaması alınarak güncellenir. Atama ve Güncelleme Adımlarını Tekrarlama:  Veri noktalarının küme merkezlerine atanması ve merkezlerin güncellenmesi işlemleri, merkezler sabitlenene kadar (değişmeyene kadar) tekrarlanır. Dirsek Yöntemi ile Optimal Küme Sayısının Belirlenmesi Optimal küme sayısını belirlemek için Dirsek Yöntemi kullanılır. Bu yöntemde, farklı küme sayıları için küme içi hata kareler toplamı (WCSS) hesaplanır ve bir grafik çizilir. Grafikteki "dirsek" noktası, optimal küme sayısını gösterir. Bu noktada, küme sayısını artırmanın getirdiği fayda azalmaya başlar. Adım 6: Segmentlerin Analizi ve Görselleştirilmesi K-Means algoritması ile belirlediğimiz segmentleri analiz edecek ve görselleştireceğiz. Her segmentin özelliklerini ve müşteri davranışlarını inceleyeceğiz. Segmentlerin Özellikleri ve İşletme İçin Faydalar Aktif Yaşam Tarzı ve Spor İlgisi Olan Müşteriler:  Bu segment, spor malzemeleri ve etkinlikleri için hedeflenebilir. Teknoloji ve Yenilik Meraklıları:  Bu müşteriler, yeni teknolojik ürünler ve yenilikçi hizmetler için hedeflenebilir. Aile ve Ev Odaklı Müşteriler:  Bu segment, ev eşyaları ve aileye yönelik ürünler için hedeflenebilir. Sosyal ve Eğlence Meraklıları:  Bu müşteriler, sosyal etkinlikler ve eğlence hizmetleri için hedeflenebilir.

Psikografik segmentasyon, müşterilerin yaşam tarzı, ilgi alanları ve kişilik özelliklerine göre segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu...

Psikografik Segmentasyon Projesi

Demografik Segmentasyon Projesi: Detaylı Veri Analizi Proje Tanıtımı Demografik segmentasyon, müşterileri yaş, cinsiyet, bölge gibi demografik özelliklere göre gruplandırarak işletmelerin pazarlama stratejilerini daha etkili bir şekilde yönlendirmelerine olanak tanır. Bu proje kapsamında, müşteri verilerini analiz ederek demografik segmentasyon yapacağız ve elde ettiğimiz bulgularla işletmelere önemli içgörüler sağlayacağız. Veri Setleri Bu projede kullanacağımız veri setleri dört ana kategoriden oluşmaktadır: Customers (Müşteriler): Unique müşteri bilgilerini içerir. Sütunlar: CustomerID, Age, Gender, Region. Orders (Siparişler): Müşterilerin alışveriş bilgilerini içerir. Sütunlar: OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount. OrderDetails (Sipariş Detayları): Alışveriş detaylarını içerir. Sütunlar: OrderID, ProductCategory, CustomerType. CustomerAcquisition (Müşteri Kazanımı): Müşterilerin hangi kanaldan geldiği bilgisini içerir. Sütunlar: CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate. Yol Haritası Veri Yükleme Veri İlk Bakış Veri Birleştirme ve Temizleme Keşifsel Veri Analizi (EDA) Temel Analizler Demografik Segmentasyon İşletme İçin Faydalar ve İçgörüler İşletme İçin Faydalar ve İçgörüler Yaşa göre harcama alışkanlıkları:  Genç müşterilerin daha çok teknoloji ürünlerine yönelmesi, orta yaş ve üstü müşterilerin ise daha çok ev eşyaları ve mobilya gibi ürünlere ilgi göstermesi. Cinsiyet bazlı harcama farklılıkları:  Kadın müşterilerin giyim ve aksesuar kategorisinde daha fazla harcama yapması, erkek müşterilerin ise elektronik ürünlere yönelmesi. Bölgesel farklılıklar:  Farklı bölgelerde yaşayan müşterilerin harcama alışkanlıkları ve ilgi alanlarının belirlenmesi, bu bilgilerin bölgesel pazarlama stratejilerinde kullanılması. Bu proje ile elde edilen içgörüler, hedef kitleye yönelik kampanyaların ve tekliflerin daha başarılı olmasını sağlayacaktır.

Demografik Segmentasyon Projesi: Detaylı Veri Analizi Proje Tanıtımı Demografik segmentasyon, müşterileri yaş, cinsiyet, bölge gibi...

Demografik Segmentasyon Projesi

Proje Açıklaması Çevresel etki ve sürdürülebilirlik analizi, çevre dostu ve sürdürülebilir iş uygulamalarını teşvik etmek için kritik bir öneme sahiptir. Bu projede, enerji tüketimi, emisyonlar, atık yönetimi ve su kullanımı verilerini analiz ederek çevresel etkileri ve sürdürülebilirlik performansını değerlendireceğiz. Amacımız, şirketlere ve kuruluşlara çevresel etkilerini azaltmada ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada yardımcı olmaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, çevre mühendisleri, sürdürülebilirlik analistleri ve veri bilimciler için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Enerji Yönetimi:  Enerji tüketim verilerini analiz ederek enerji verimliliğini artırma ve enerji tasarrufu sağlama. Emisyon Kontrolü:  Emisyon verilerini analiz ederek karbon ayak izini azaltma ve emisyonları kontrol altına alma. Atık Yönetimi:  Atık yönetimi verilerini analiz ederek atık miktarını azaltma ve geri dönüşümü artırma. Su Kullanımı:  Su kullanımı verilerini analiz ederek su tasarrufu sağlama ve su tüketimini optimize etme. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, çevresel stratejiler geliştirme ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşma. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, çevresel etki ve sürdürülebilirlik performansını değerlendirmek için gereken verileri içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Enerji Tüketim Verileri (energy_consumption_data) RecordID:  Kayıt kimliği FacilityID:  Tesis kimliği Date:  Tarih EnergyConsumed:  Tüketilen enerji miktarı (kWh) Emisyon Verileri (emission_data) RecordID:  Kayıt kimliği FacilityID:  Tesis kimliği Date:  Tarih CO2Emissions:  CO2 emisyonları (metrik ton) Atık Yönetimi Verileri (waste_management_data) RecordID:  Kayıt kimliği FacilityID:  Tesis kimliği Date:  Tarih WasteGenerated:  Üretilen atık miktarı (metrik ton) WasteRecycled:  Geri dönüştürülen atık miktarı (metrik ton) Su Kullanımı Verileri (water_usage_data) RecordID:  Kayıt kimliği FacilityID:  Tesis kimliği Date:  Tarih WaterConsumed:  Tüketilen su miktarı (metreküp) Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, çevresel etkileri ve sürdürülebilirlik performansını değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Çevresel etki ve sürdürülebilirlik analizi, çevre dostu ve sürdürülebilir iş uygulamalarını teşvik etmek için kritik bir öneme sahiptir. Bu

Çevresel Etki ve Sürdürülebilirlik Analizi

Proje Açıklaması Otomotiv üretimi ve satış analizi, üretim süreçlerini optimize etmek, satış performansını değerlendirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için kritik bir öneme sahiptir. Bu projede, üretim verileri, satış verileri, müşteri verileri ve servis ve bakım verilerini analiz ederek otomotiv üretim ve satış performansını, müşteri memnuniyetini ve servis süreçlerini değerlendireceğiz. Amacımız, otomotiv üreticilerine ve bayilere üretim, satış ve servis operasyonlarını iyileştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olmaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, otomotiv üreticileri, bayi yöneticileri ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Üretim Performansı Analizi:  Üretim verilerini analiz ederek üretim hatlarını optimize etme ve üretim kalitesini artırma. Satış Performansı:  Satış verilerini analiz ederek satış performansını ve trendlerini değerlendirme. Müşteri Memnuniyeti:  Müşteri verilerini analiz ederek müşteri memnuniyetini ve davranışlarını değerlendirme. Servis ve Bakım Süreçleri:  Servis ve bakım verilerini analiz ederek servis süreçlerini optimize etme ve maliyetleri düşürme. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, üretim, satış ve servis stratejileri geliştirme ve iyileştirme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, otomotiv üretimi ve satış performansını değerlendirmek için gereken verileri içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Üretim Verileri (production_data) ProductionID:  Üretim kimliği PlantID:  Fabrika kimliği CarModel:  Araç modeli ProductionDate:  Üretim tarihi UnitsProduced:  Üretilen birim sayısı Defects:  Hata sayısı Satış Verileri (sales_data) SalesID:  Satış kimliği DealershipID:  Bayi kimliği CarModel:  Araç modeli SalesDate:  Satış tarihi UnitsSold:  Satılan birim sayısı SalesAmount:  Satış tutarı Müşteri Verileri (customer_data) CustomerID:  Müşteri kimliği CustomerName:  Müşteri adı Age:  Yaş Gender:  Cinsiyet City:  Şehir CarModel:  Araç modeli PurchaseDate:  Satın alma tarihi SatisfactionScore:  Memnuniyet puanı Servis ve Bakım Verileri (service_data) ServiceID:  Servis kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği ServiceDate:  Servis tarihi CarModel:  Araç modeli ServiceType:  Servis türü ServiceCost:  Servis maliyeti Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, üretim ve satış performansını ve müşteri memnuniyetini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Otomotiv üretimi ve satış analizi, üretim süreçlerini optimize etmek, satış performansını değerlendirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak i

Otomotiv Üretimi ve Satış Analizi

Proje Açıklaması Perakende mağaza performans analizi, mağazaların satışlarını, müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliğini değerlendirmek için kritik bir öneme sahiptir. Bu projede, satış verileri, müşteri verileri, mağaza bilgileri ve envanter verilerini analiz ederek mağaza performansını, müşteri davranışlarını ve envanter yönetimini değerlendireceğiz. Amacımız, mağaza yöneticilerine ve perakende analistlerine mağaza performansını iyileştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olmaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, perakende mağaza yöneticileri, perakende analistleri ve veri bilimciler için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Satış Performansı Analizi:  Satış verilerini analiz ederek performansı iyileştirme ve satış trendlerini belirleme. Müşteri Davranışı:  Müşteri verilerini analiz ederek müşteri davranışlarını ve sadakatini değerlendirme. Envanter Yönetimi:  Envanter verilerini analiz ederek stok seviyelerini ve yeniden sipariş ihtiyaçlarını yönetme. Mağaza Verimliliği:  Mağaza bilgilerini analiz ederek operasyonel verimliliği artırma. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, mağaza yönetim stratejileri geliştirme ve iyileştirme. Veriseti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, perakende mağaza performansını değerlendirmek için gereken verileri içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Satış Verileri (sales_data) SalesID:  Satış kimliği StoreID:  Mağaza kimliği ProductID:  Ürün kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği SalesDate:  Satış tarihi SalesAmount:  Satış tutarı Quantity:  Satılan miktar Müşteri Verileri (customer_data) CustomerID:  Müşteri kimliği CustomerName:  Müşteri adı Age:  Yaş Gender:  Cinsiyet City:  Şehir LoyaltyScore:  Sadakat puanı Mağaza Bilgileri (store_data) StoreID:  Mağaza kimliği StoreName:  Mağaza adı Location:  Konum SquareFeet:  Mağaza alanı (ft²) Manager:  Mağaza yöneticisi Envanter Verileri (inventory_data) InventoryID:  Envanter kimliği StoreID:  Mağaza kimliği ProductID:  Ürün kimliği StockLevel:  Stok seviyesi ReorderLevel:  Yeniden sipariş seviyesi Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, mağaza performansını ve müşteri davranışlarını değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Perakende mağaza performans analizi, mağazaların satışlarını, müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliğini değerlendirmek için kritik

Perakende Mağaza Performans Analizi

Proje Açıklaması Havacılık ve uçuş performansı analizi, uçuş operasyonlarını optimize etmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve operasyonel verimliliği sağlamak için kritik bir öneme sahiptir. Bu projede, uçuş bilgileri, hava durumu verileri, havalimanı bilgileri ve uçuş geri bildirim verilerini analiz ederek uçuş performansını, gecikme nedenlerini ve müşteri memnuniyetini değerlendireceğiz. Amacımız, havayolu şirketlerine ve havalimanı yöneticilerine uçuş operasyonlarını iyileştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olmaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, havayolu şirketleri, havalimanı yöneticileri ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Uçuş Performansı Analizi:  Uçuş bilgilerini analiz ederek performansı iyileştirme ve gecikme nedenlerini belirleme. Hava Durumu Etkisi:  Hava durumu verilerini analiz ederek uçuş operasyonlarına etkilerini değerlendirme. Müşteri Memnuniyeti:  Uçuş geri bildirimlerini analiz ederek müşteri memnuniyetini artırma yollarını belirleme. Operasyonel Verimlilik:  Uçuş ve havalimanı verilerini analiz ederek operasyonel verimliliği artırma. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, havayolu ve havalimanı yönetim stratejileri geliştirme ve iyileştirme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, havacılık ve uçuş performansı verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Uçuş Bilgileri (flight_data) FlightID:  Uçuş kimliği Airline:  Havayolu FlightDate:  Uçuş tarihi DepartureTime:  Kalkış saati ArrivalTime:  Varış saati Origin:  Kalkış havalimanı Destination:  Varış havalimanı Duration:  Uçuş süresi (saat) Delay:  Gecikme süresi (dakika) Distance:  Mesafe (kilometre) Hava Durumu Verileri (weather_data) Date:  Tarih Airport:  Havalimanı Temperature:  Sıcaklık (°C) Visibility:  Görüş mesafesi (km) WindSpeed:  Rüzgar hızı (km/sa) Precipitation:  Yağış miktarı (mm) Havalimanı Bilgileri (airport_data) AirportID:  Havalimanı kimliği AirportName:  Havalimanı adı City:  Şehir Country:  Ülke Latitude:  Enlem Longitude:  Boylam Uçuş Geri Bildirimleri (flight_feedback) FeedbackID:  Geri bildirim kimliği FlightID:  Uçuş kimliği FeedbackDate:  Geri bildirim tarihi Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Comments:  Yorumlar Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, uçuş performansını ve müşteri memnuniyetini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Havacılık ve uçuş performansı analizi, uçuş operasyonlarını optimize etmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve operasyonel verimliliği sağlam

Havacılık ve Uçuş Performansı Analizi

Proje Açıklaması Tarım ve hasat verimliliği, küresel gıda güvenliğini sağlamada ve tarımsal üretimi optimize etmede kritik bir rol oynar. Bu projede, çeşitli çiftlik, ürün verimleri, hava durumu ve pazar fiyatları verilerini analiz ederek, tarımsal üretimi, hasat verimliliğini ve pazar dinamiklerini değerlendireceğiz. Amacımız, tarım üretim süreçlerini iyileştirmek, hasat verimliliğini artırmak ve çiftçilere daha iyi pazar stratejileri sunmaktır. Bu analiz, tarım yöneticilerine ve çiftçilere, üretimlerini optimize etmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, tarım yöneticileri, çiftçiler ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Tarımsal Üretim Analizi:  Çiftlik ve ürün verimliliğini analiz ederek, üretim süreçlerini optimize etme. Hava Durumu ve Üretim İlişkisi:  Hava durumu verilerini analiz ederek, hava koşullarının tarımsal üretim üzerindeki etkilerini belirleme. Pazar Dinamikleri:  Pazar fiyatlarını analiz ederek, çiftçilere daha iyi pazar stratejileri sunma. Hasat Verimliliği:  Ürün verimliliklerini analiz ederek, verimliliği artırma yollarını belirleme. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, tarım stratejileri geliştirme ve üretim süreçlerini optimize etme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, tarım ve hasat verimliliği verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Çiftlik Verileri (farm_data) FarmID:  Çiftlik kimliği FarmName:  Çiftlik adı Location:  Lokasyon (North, South, East, West) FarmSize:  Çiftlik büyüklüğü (hektar) Owner:  Çiftlik sahibi Ürün Verimleri (crop_yields) YieldID:  Ürün verim kimliği FarmID:  Çiftlik kimliği CropType:  Ürün türü (Wheat, Corn, Rice, Soybeans) PlantingDate:  Ekim tarihi HarvestDate:  Hasat tarihi Yield:  Verim (kg/ha) Hava Durumu Verileri (weather_data) Date:  Tarih Location:  Lokasyon (North, South, East, West) Temperature:  Sıcaklık (°C) Rainfall:  Yağış miktarı (mm) Humidity:  Nem oranı (%) Pazar Fiyatları (market_prices) PriceID:  Fiyat kimliği CropType:  Ürün türü (Wheat, Corn, Rice, Soybeans) Date:  Tarih MarketPrice:  Pazar fiyatı (USD/ton) Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, tarımsal üretimi ve hasat verimliliğini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Tarım ve hasat verimliliği, küresel gıda güvenliğini sağlamada ve tarımsal üretimi optimize etmede kritik bir rol oynar. Bu projede, çeşitli

Tarım ve Hasat Verimliliği Analizi

Proje Açıklaması Kamu güvenliği ve suç analizi, toplumsal düzenin sağlanmasında ve güvenlik stratejilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bu projede, çeşitli suç kayıtları, karar ve cezalar, bölge bilgileri ve polis departmanı verilerini analiz ederek, suç oranlarını, yargı kararlarını ve polis departmanlarının performansını değerlendireceğiz. Amacımız, kamu güvenliğini artırmak, suç oranlarını azaltmak ve polis departmanlarının etkinliğini iyileştirmektir. Bu analiz, kamu güvenliği yöneticilerine ve karar vericilere, güvenlik politikalarını geliştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, kamu güvenliği yöneticileri, polis departmanları ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Suç Oranlarının Analizi:  Suç türlerini, bölgelerini ve zamanlarını analiz ederek, suç oranlarını azaltma stratejileri geliştirme. Yargı Kararlarının Değerlendirilmesi:  Mahkeme kararlarını ve cezaları analiz ederek, adalet sisteminin etkinliğini değerlendirme. Bölgesel Güvenlik Analizi:  Farklı bölgelerdeki suç oranlarını ve güvenlik seviyelerini analiz ederek, bölgesel güvenlik politikalarını iyileştirme. Polis Departmanı Performansı:  Polis departmanlarının performansını ve değerlendirmelerini analiz ederek, operasyonel etkinliklerini artırma. Güvenlik Stratejileri:  Veri analizlerini kullanarak, etkili kamu güvenliği stratejileri geliştirme ve suç önleme politikalarını optimize etme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, kamu güvenliği ve suç verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Suç Kayıtları (crime_records) CrimeID:  Suç kimliği RegionID:  Bölge kimliği PoliceDeptID:  Polis departmanı kimliği CrimeDate:  Suç tarihi CrimeType:  Suç türü (Burglary, Assault, Theft, Vandalism, Drug Offense) Severity:  Ciddiyet (1-5 arası) Description:  Suç açıklaması Karar ve Cezalar (judgements) JudgementID:  Karar kimliği CrimeID:  Suç kimliği JudgementDate:  Karar tarihi JudgementType:  Karar türü (Guilty, Not Guilty, Pending) Sentence:  Ceza (Community Service, Fine, Imprisonment, Probation) SentenceDuration:  Ceza süresi Bölgeler (regions) RegionID:  Bölge kimliği RegionName:  Bölge adı Population:  Nüfus Area:  Alan (km²) CrimeRate:  Suç oranı Polis Departmanları (police_departments) PoliceDeptID:  Polis departmanı kimliği DeptName:  Departman adı RegionID:  Bölge kimliği NumOfficers:  Polis memuru sayısı DeptRating:  Departman değerlendirmesi (1-5 arası) Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, suç oranlarını, yargı kararlarını ve polis departmanlarının performansını değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Kamu güvenliği ve suç analizi, toplumsal düzenin sağlanmasında ve güvenlik stratejilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar.

Kamu Güvenliği ve Suç Analizi

Proje Açıklaması Turizm ve otelcilik sektörü, ekonomik büyümeye önemli katkıda bulunan dinamik bir sektördür. Bu projede, çeşitli rezervasyon, otel bilgileri, müşteri bilgileri ve geri bildirim verilerini analiz ederek, otel performansını, müşteri memnuniyetini ve rezervasyon trendlerini değerlendireceğiz. Amacımız, otel yönetim stratejilerini optimize etmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve hizmet kalitesini iyileştirmektir. Bu analiz, otel yöneticilerine ve turizm sektörü profesyonellerine, iş süreçlerini iyileştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, otel yöneticileri, turizm sektörü profesyonelleri ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Otel Performansının Analizi:  Otel doluluk oranlarını, oda fiyatlarını ve müşteri değerlendirmelerini analiz ederek, otel performansını iyileştirme. Rezervasyon Trendleri:  Rezervasyon tarihlerini ve konaklama sürelerini analiz ederek, sezonluk trendleri ve müşteri tercihlerini belirleme. Müşteri Memnuniyeti:  Müşteri geri bildirimlerini analiz ederek, müşteri memnuniyetini artırma yollarını belirleme. Hizmet Kalitesinin İyileştirilmesi:  Otel hizmet kalitesini değerlendirmek ve iyileştirmek için müşteri geri bildirimlerini kullanma. Stratejik Kararlar:  Veri analizlerini kullanarak, otel yönetimi ve turizm stratejileri geliştirme ve iş süreçlerini optimize etme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, turizm ve otelcilik verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Rezervasyonlar (reservations) ReservationID:  Rezervasyon kimliği HotelID:  Otel kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği ReservationDate:  Rezervasyon tarihi CheckInDate:  Giriş tarihi CheckOutDate:  Çıkış tarihi RoomType:  Oda tipi (Single, Double, Suite) Price:  Fiyat Status:  Durum (Confirmed, Cancelled, Checked In, No Show) Otel Bilgileri (hotels) HotelID:  Otel kimliği HotelName:  Otel adı Location:  Lokasyon (City Center, Suburb, Rural) NumberOfRooms:  Oda sayısı Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Müşteri Bilgileri (customers) CustomerID:  Müşteri kimliği CustomerName:  Müşteri adı Gender:  Cinsiyet Country:  Ülke JoinDate:  Katılım tarihi Geri Bildirimler (feedback) FeedbackID:  Geri bildirim kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği HotelID:  Otel kimliği FeedbackDate:  Geri bildirim tarihi Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Comments:  Yorumlar Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, otel performansını ve müşteri memnuniyetini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Turizm ve otelcilik sektörü, ekonomik büyümeye önemli katkıda bulunan dinamik bir sektördür. Bu projede, çeşitli rezervasyon, otel bilgileri

Turizm ve Otelcilik Performans Analizi

Proje Açıklaması Müşteri davranışı ve sadakat analizi, işletmelerin müşteri ilişkilerini anlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olan önemli bir süreçtir. Bu projede, çeşitli müşteri ve satış verilerini analiz ederek, müşteri davranışlarını, sadakatini ve geri bildirimlerini değerlendireceğiz. Amacımız, müşteri sadakatini artırmak, müşteri deneyimini iyileştirmek ve satış stratejilerini optimize etmektir. Bu analiz, pazarlama ekiplerine ve yöneticilere, müşteri ilişkilerini geliştirmede ve iş stratejilerini belirlemede yardımcı olacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, pazarlama ekipleri, müşteri ilişkileri yöneticileri ve işletme sahipleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Müşteri Davranışlarının Analizi:  Müşterilerin satın alma alışkanlıklarını ve tercihlerini analiz ederek, pazarlama stratejilerini optimize etme. Sadakat Programları:  Müşteri sadakatini artırmak için sadakat programları oluşturma ve mevcut programları değerlendirme. Geri Bildirimlerin İncelenmesi:  Müşteri geri bildirimlerini analiz ederek, ürün ve hizmet kalitesini iyileştirme. Satış Stratejileri:  Satış verilerini analiz ederek, etkili satış stratejileri geliştirme ve müşteri segmentasyonu yapma. Müşteri Memnuniyetinin Artırılması:  Müşteri memnuniyetini artırmak için geri bildirimlerin ve değerlendirmelerin analiz edilmesi. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, müşteri ve satış verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Müşteriler (customers) CustomerID:  Müşteri kimliği CustomerName:  Müşteri adı JoinDate:  Katılım tarihi Gender:  Cinsiyet Country:  Ülke Satışlar (sales) SaleID:  Satış kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği ProductID:  Ürün kimliği SaleDate:  Satış tarihi Quantity:  Satış miktarı Price:  Satış fiyatı Ürünler (products) ProductID:  Ürün kimliği ProductName:  Ürün adı Category:  Kategori Price:  Fiyat Geri Bildirimler (feedback) FeedbackID:  Geri bildirim kimliği CustomerID:  Müşteri kimliği ProductID:  Ürün kimliği FeedbackDate:  Geri bildirim tarihi Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Comments:  Yorumlar Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, müşteri davranışlarını ve sadakatini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Müşteri davranışı ve sadakat analizi, işletmelerin müşteri ilişkilerini anlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olan önemli bir süreçtir.

Müşteri Davranışı ve Sadakat Analizi

Proje Açıklaması Sağlık hizmetleri, bireylerin yaşam kalitesini doğrudan etkileyen kritik bir sektördür. Bu projede, çeşitli sağlık hizmeti verilerini analiz ederek hastane performansını, tedavi maliyetlerini, hasta memnuniyetini ve sağlık hizmetlerinin genel kalitesini değerlendireceğiz. Amacımız, sağlık hizmetlerinin verimliliğini artırmak, hasta memnuniyetini yükseltmek ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının performansını iyileştirmektir. Bu analiz, sağlık yöneticilerine ve politika yapıcılara, hizmet kalitesini artırmada ve sağlık sistemlerini optimize etmede yardımcı olacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, sağlık yöneticileri, hastane yöneticileri ve sağlık politikası yapıcıları için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Hastane Performansının Değerlendirilmesi:  Hastanelerin kapasite kullanımı, tedavi maliyetleri ve hasta memnuniyeti açısından performansını değerlendirme. Tedavi Maliyetlerinin Analizi:  Farklı tedavi türlerinin maliyetlerini analiz ederek, maliyet etkinliğini artırma yollarını belirleme. Hasta Memnuniyetinin İncelenmesi:  Hasta geri bildirimlerini analiz ederek, hasta memnuniyetini artırma yollarını belirleme. Sağlık Hizmetleri Kalitesinin İyileştirilmesi:  Verimlilik ve kalite göstergelerini analiz ederek, sağlık hizmetlerinin genel kalitesini iyileştirme. Politika ve Strateji Geliştirme:  Sağlık hizmetleri verilerini kullanarak, etkili sağlık politikaları ve stratejileri geliştirme. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, sağlık hizmetleri verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Hastalar (patients) PatientID:  Hasta kimliği PatientName:  Hasta adı BirthDate:  Doğum tarihi Gender:  Cinsiyet Country:  Ülke Hastane Bilgileri (hospitals) HospitalID:  Hastane kimliği HospitalName:  Hastane adı Location:  Lokasyon (Şehir, Banliyö, Kırsal) Capacity:  Kapasite (yatak sayısı) Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Tedavi Kayıtları (treatments) TreatmentID:  Tedavi kimliği PatientID:  Hasta kimliği HospitalID:  Hastane kimliği TreatmentDate:  Tedavi tarihi TreatmentType:  Tedavi türü (Cerrahi, İlaç, Terapi, Kontrol) Cost:  Maliyet Hasta Geri Bildirimleri (patient_feedback) FeedbackID:  Geri bildirim kimliği PatientID:  Hasta kimliği HospitalID:  Hastane kimliği FeedbackDate:  Geri bildirim tarihi Rating:  Değerlendirme (1-5 arası) Comments:  Yorumlar Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, sağlık hizmetleri performansını değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Sağlık hizmetleri, bireylerin yaşam kalitesini doğrudan etkileyen kritik bir sektördür. Bu projede, çeşitli sağlık hizmeti verilerini analiz

Sağlık Hizmetleri Performans Analizi

Proje Açıklaması Finansal piyasalar, küresel ekonominin önemli bir parçasıdır ve yatırımcılar, ekonomistler ve analistler tarafından yakından takip edilir. Bu projede, çeşitli finansal piyasa verilerini analiz ederek hisse senedi performanslarını, ekonomik göstergelerin etkilerini ve şirket bilgilerini değerlendireceğiz. Amacımız, piyasa trendlerini belirlemek, yatırım kararlarını desteklemek ve ekonomik göstergelerin hisse senetleri üzerindeki etkisini anlamaktır. Bu analiz, yatırımcılar ve finansal analistler için değerli içgörüler sağlayacaktır. Proje Kullanım Alanları Bu proje, finansal analistler, yatırımcılar ve ekonomistler için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir: Piyasa Trendlerinin Analizi:  Hisse senedi fiyatlarının zaman içindeki değişimlerini inceleyerek, uzun vadeli yatırım kararlarını destekleme. Ekonomik Göstergelerin Etkileri:  Ekonomik göstergelerin (GDP, işsizlik oranı, enflasyon, faiz oranları) hisse senedi performansları üzerindeki etkilerini analiz etme. Şirket Performansının Değerlendirilmesi:  Şirket bilgileri ve finansal performanslarını inceleyerek, sektör bazında karşılaştırmalar yapma. Haberlerin Etkisi:  Şirketlerle ilgili haberlerin hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisini belirleme. Yatırım Stratejileri:  Veri analizlerini kullanarak, etkili yatırım stratejileri geliştirme ve portföy yönetimi yapma. Veri seti Açıklaması Bu projede kullanılacak veri seti, finansal piyasa verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır: Hisse Senetleri (stocks) Date:  Tarih Company:  Şirket adı Open:  Açılış fiyatı Close:  Kapanış fiyatı High:  Gün içi en yüksek fiyat Low:  Gün içi en düşük fiyat Volume:  İşlem hacmi Ekonomik Göstergeler (economic_indicators) Date:  Tarih GDP:  Gayri Safi Yurtiçi Hasıla UnemploymentRate:  İşsizlik Oranı InflationRate:  Enflasyon Oranı InterestRate:  Faiz Oranı Şirket Bilgileri (company_info) Company:  Şirket adı Sector:  Sektör MarketCap:  Piyasa Değeri Employees:  Çalışan Sayısı Country:  Ülke Haberler (news) Date:  Tarih Company:  Şirket adı Title:  Haber başlığı Content:  Haber içeriği Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir. Öğrenci Faydaları Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır: Veri Manipülasyonu:  Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler. Pandas Kullanımı:  Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler. Veri Temizleme:  Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar. İş Zekası:  Veri setlerini analiz ederek, finansal piyasa trendlerini değerlendirme ve stratejik yatırım kararları alabilme yeteneklerini geliştirirler. Raporlama:  Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır. Gerçek Hayat Uygulamaları:  Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.

Finansal piyasalar, küresel ekonominin önemli bir parçasıdır ve yatırımcılar, ekonomistler ve analistler tarafından yakından takip edilir.

Finansal Piyasa Analizi

Projects

Your last degree :

Contact Us for More Details

If you have any questions or would like more information about the Python for Data Analysis training program, feel free to reach out to us. We’re happy to assist you with any inquiries, registration details, or clarifications about the course content and structure.

bottom of page