Proje Açıklaması
E-ticaret sektörü, günümüzde hızla büyüyen ve gelişen bir alan olarak öne çıkmaktadır. Bu projede, bir e-ticaret şirketinin satış verilerini analiz ederek, işletmenin performansını değerlendireceğiz. Amacımız, satışların zaman içindeki dağılımını incelemek, en çok satan ürün kategorilerini belirlemek, müşteri davranışlarını analiz etmek ve işletmenin kârlılığını artırmak için stratejik kararlar almaktır. Bu analiz, işletme sahiplerine ve yöneticilere, satış trendlerini anlamada ve iş stratejilerini optimize etmede yardımcı olacaktır.
Proje Kullanım Alanları
Bu proje, e-ticaret işletmeleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:
Satış Trendlerinin Analizi: Satışların belirli dönemler içindeki değişimlerini inceleyerek, mevsimsel trendleri ve satış artış/düşüş nedenlerini belirleme.
Ürün Kategorisi Analizi: En çok satan ürün kategorilerini ve bu kategorilerdeki kârlılığı analiz etme.
Müşteri Davranışları: Müşteri segmentasyonunu yaparak, farklı müşteri gruplarının alışveriş davranışlarını anlama.
Pazarlama Stratejileri: Satış verilerini kullanarak, etkili pazarlama stratejileri geliştirme ve müşteri sadakat programları oluşturma.
Stok Yönetimi: Stokların etkin bir şekilde yönetilmesi için, hangi ürünlerin ne zaman talep gördüğünü belirleme.
Kâr Marjı Analizi: Kâr marjlarını analiz ederek, fiyatlandırma stratejilerini optimize etme ve maliyetleri düşürme.
Veri seti Açıklaması
Bu projede kullanılacak veri seti, bir e-ticaret şirketine ait satış verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda 10.000 satır ve çeşitli sütunlardan oluşmaktadır.
Veri setinde yer alan sütunlar şunlardır:
Siparişler (orders)
OrderID: Sipariş kimliği
CustomerID: Müşteri kimliği
OrderDate: Sipariş tarihi
ShipDate: Gönderim tarihi
ShipMode: Gönderim modu
Ürünler (products)
ProductID: Ürün kimliği
ProductCategory: Ürün kategorisi
ProductName: Ürün adı
Satışlar (sales)
OrderID: Sipariş kimliği
ProductID: Ürün kimliği
Sales: Satış tutarı
Quantity: Satış miktarı
Discount: İndirim oranı
Profit: Kâr
Müşteriler (customers)
CustomerID: Müşteri kimliği
CustomerName: Müşteri adı
CustomerSegment: Müşteri segmenti
Region: Bölge
City: Şehir
State: Eyalet
Country: Ülke
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, işletme 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.
Genel Analiz Soruları:
1. Siparişler ve Satışlar:
- Toplam satış miktarı ve toplam kar nedir?
- En yüksek satış ve kar getiren ürünler ve kategoriler hangileridir?
- Siparişlerin tarihsel dağılımı nasıldır?
- Siparişlerin kargo modlarına göre dağılımı nasıldır?
2. Müşteriler ve Siparişler:
- En fazla sipariş veren müşteriler kimlerdir?
- Müşteri segmentlerine göre sipariş dağılımı nasıldır?
- Bölgesel olarak sipariş dağılımı nasıldır?
3. Ürünler ve Satışlar:
- En çok satan ürünler hangileridir?
- Ürün kategorilerine göre satış dağılımı nasıldır?
- İndirimlerin satışlar üzerindeki etkisi nedir?
4. Aykırı Değerler ve Eksik Veriler:
- Aykırı değerler hangi ürünlerde ve hangi siparişlerde görülmektedir?
- Eksik veriler hangi sütunlarda ve ne kadar orandadır?
- Eksik ve yanlış veri tipi içeren kayıtlar nasıl düzeltilebilir?
Spesifik Proje Soruları:
1. Zaman Serisi Analizi:
- Siparişlerin tarihsel trendleri nelerdir?
- Satış miktarları ve karın zaman içindeki değişimi nasıldır?
- Belirli dönemlerdeki (örneğin, tatil sezonu) satış patlamaları nelerdir?
2. Müşteri Davranış Analizi:
- Müşteri segmentlerine göre satın alma davranışları nasıldır?
- En sadık müşteriler kimlerdir ve bunlar hangi ürünleri tercih etmektedir?
- Bölgesel müşteri davranışları nasıl farklılık göstermektedir?
3. Kargo Modu ve Teslimat Performansı:
- Farklı kargo modlarının teslimat süreleri ve müşteri memnuniyeti üzerindeki etkileri nelerdir?
- Kargo modlarına göre maliyet analizi nasıl yapılabilir?
4. Ürün Performans Analizi:
- Hangi ürün kategorileri en yüksek satış ve kar oranlarına sahiptir?
- Yeni ürün önerileri için hangi kategorilerde fırsatlar bulunmaktadır?
- Aykırı değerlerin ürün performansı üzerindeki etkileri nelerdir?
5. İndirim ve Promosyon Analizi:
- İndirimlerin satışlar ve kar üzerindeki etkisi nedir?
- Farklı indirim stratejilerinin performansı nasıl değerlendirilebilir?