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.
Comentários