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.
Commentaires