Proje Açıklaması
Taşımacılık ve lojistik sektörü, ürünlerin zamanında ve verimli bir şekilde teslim edilmesini sağlayarak, tedarik zincirinin kritik bir parçasını oluşturur. Bu projede, taşımacılık ve lojistik verilerini analiz ederek gönderilerin performansını, depoların etkinliğini, taşıyıcıların kalitesini ve müşteri memnuniyetini değerlendireceğiz. Amacımız, lojistik süreçlerini optimize etmek, teslimat sürelerini iyileştirmek ve müşteri şikayetlerini azaltmaktır. Bu analiz, lojistik yöneticilerine ve operasyon ekiplerine, süreçleri iyileştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır.
Proje Kullanım Alanları
Bu proje, lojistik yöneticileri, tedarik zinciri uzmanları ve operasyon ekipleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:
Gönderi Performansının Analizi: Gönderilerin zamanında teslimat oranlarını ve maliyetlerini analiz ederek, lojistik süreçlerini iyileştirme.
Depo Etkinliğinin Değerlendirilmesi: Depoların kapasite kullanımı ve verimliliğini analiz ederek, depolama süreçlerini optimize etme.
Taşıyıcı Kalitesinin İncelenmesi: Taşıyıcıların performansını ve müşteri değerlendirmelerini analiz ederek, en iyi taşıyıcıları belirleme.
Müşteri Memnuniyetinin Artırılması: Müşteri şikayetlerini analiz ederek, müşteri memnuniyetini artırma yollarını belirleme.
Lojistik Stratejileri: Veri analizlerini kullanarak, etkili lojistik stratejileri geliştirme ve tedarik zinciri süreçlerini iyileştirme.
Veri seti Açıklaması
Bu projede kullanılacak veri seti, taşımacılık ve lojistik verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır:
Gönderiler (shipments)
ShipmentID: Gönderi kimliği
WarehouseID: Depo kimliği
CarrierID: Taşıyıcı kimliği
ShipmentDate: Gönderi tarihi
DeliveryDate: Teslimat tarihi
Weight: Ağırlık
Cost: Maliyet
Status: Durum (Delivered, In Transit, Delayed, Cancelled)
Depolar (warehouses)
WarehouseID: Depo kimliği
WarehouseName: Depo adı
Location: Lokasyon (City, Suburb, Rural)
Capacity: Kapasite
Manager: Yönetici
Taşıyıcılar (carriers)
CarrierID: Taşıyıcı kimliği
CarrierName: Taşıyıcı adı
FleetSize: Filo büyüklüğü
Rating: Değerlendirme (1-5 arası)
Müşteri Şikayetleri (customer_complaints)
ComplaintID: Şikayet kimliği
ShipmentID: Gönderi kimliği
CustomerID: Müşteri kimliği
ComplaintDate: Şikayet tarihi
Issue: Sorun (Late Delivery, Damaged Goods, Lost Package, Other)
Resolution: Çözüm (Resolved, Pending, Unresolved)
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, lojistik süreçlerinin 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.
Python temellerini atıp, veri analizi ve bilimi için yetkinlik kazanmak istiyorsanız, 1 aylık yoğun Python kampına hemen kayıt olabilirsiniz. ~40 saat canlı ders, ~50 adet kapsamlı proje, ~15 adet quiz ve sayısız kodlama egzersizinden oluşan, Finlandiya eğitim modellerinden esinlenilerek Helsinki'de geliştirilen interaktif ve pratik odaklı eğitim programına hemen göz atın !
Comments