Proje Açıklaması
Sosyal medya, günümüzde bireyler ve işletmeler için önemli bir iletişim ve pazarlama aracı haline gelmiştir. Bu projede, bir sosyal medya platformunun etkileşim verilerini analiz ederek kullanıcı davranışlarını ve platformun performansını değerlendireceğiz. Amacımız, kullanıcıların gönderi etkileşimlerini, beğeni ve yorum aktivitelerini incelemek, popüler içerik türlerini belirlemek ve platformun genel etkileşim seviyesini artırmak için stratejik kararlar almaktır. Bu analiz, sosyal medya yöneticilerine ve pazarlama ekiplerine, etkileşim trendlerini anlamada ve içerik stratejilerini optimize etmede yardımcı olacaktır.
Proje Kullanım Alanları
Bu proje, sosyal medya platformları ve pazarlama ekipleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:
Kullanıcı Davranışlarının Analizi: Kullanıcıların platformdaki etkileşimlerini inceleyerek, hangi tür içeriklerin daha fazla ilgi gördüğünü belirleme.
İçerik Stratejileri: Popüler içerik türlerini ve etkileşim oranlarını analiz ederek, içerik stratejilerini optimize etme.
Etkileşim Trendlerinin Belirlenmesi: Zaman içindeki etkileşim trendlerini belirleyerek, mevsimsel ve dönemsel içerik planlamaları yapma.
Kullanıcı Segmentasyonu: Farklı kullanıcı gruplarının etkileşim davranışlarını analiz ederek, hedef kitleye yönelik özel kampanyalar ve teklifler oluşturma.
Pazarlama Kampanyaları: Sosyal medya etkileşim verilerini kullanarak, etkili pazarlama kampanyaları geliştirme ve müşteri sadakat programları oluşturma.
Veriseti Açıklaması
Bu projede kullanılacak veri seti, bir sosyal medya platformuna ait etkileşim verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır:
Kullanıcılar (users)
UserID: Kullanıcı kimliği
UserName: Kullanıcı adı
JoinDate: Katılım tarihi
Country: Ülke
Gönderiler (posts)
PostID: Gönderi kimliği
UserID: Kullanıcı kimliği
PostDate: Gönderi tarihi
Content: Gönderi içeriği
Likes: Beğeni sayısı
Beğeniler (likes)
LikeID: Beğeni kimliği
PostID: Gönderi kimliği
UserID: Kullanıcı kimliği
LikeDate: Beğeni tarihi
Yorumlar (comments)
CommentID: Yorum kimliği
PostID: Gönderi kimliği
UserID: Kullanıcı kimliği
CommentDate: Yorum tarihi
Content: Yorum 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, platform 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.
Adımlar
- Projenin amacını ve hedeflerini belirleyin.
- Hangi sorulara cevap aradığınızı ve hangi kararların verilmesine yardımcı olacağını belirleyin.
- Hangi şirketin hisse senedi en yüksek kapanış fiyatına sahiptir?
- Hangi şirketin işlem hacmi en yüksektir?
- Hangi şirketin hisse senedi fiyatı zaman içinde en fazla artış göstermiştir?
- Hangi sektör en yüksek toplam piyasa değerine sahiptir?
- Hangi sektör en fazla çalışan sayısına sahiptir?
- GDP ve hisse senedi fiyatları arasında bir korelasyon var mı?
- Enflasyon oranı ve hisse senedi fiyatları arasında bir korelasyon var mı?
- İşsizlik oranı ve hisse senedi fiyatları arasında bir korelasyon var mı?
- Faiz oranı ve hisse senedi fiyatları arasında bir korelasyon var mı?
- Şirket haberlerinin hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisi nedir?