Superstore Veri Analizi

5 aylık süre boyunca veri analitiğinin temelleri, araçları ve bir veri analisti tarafından genel olarak kullanılan programlama / sorgulama dilleri (Excel, PowerBI, Python, SQL vb.) öğrenildi. 

Öğrenilen tüm bu temel bilgiler, araçlar ve diller "Superstore" adlı veri seti üzerinde proje oluşturmak için kullanıldı. 

Veri setindeki ürün kategorileri arasında anlamlı ilişkiler bulabilmek amacıyla market sepet analizi gerçekleştirildi; kampanya tasarlandı ve birbirleriyle anlamlı ilişkiler gösteren klasör ve kağıt kategorilerindeki seçili ürünler üstünden %20 ve %15 indirim uygulandı. 

Müşterilerin satın alma davranışlarını anlamak için SQL (kural bazlı gruplama) kullanarak RFM analizi gerçekleştirildi; kampanya tasarlandı ve belirli bir müşteri grubuna özel bir sonraki 350$ ve üzeri alışverişinde 50$ indirim hakkı verildi. 

Müşterilerin CLTV (Müşteri yaşam boyu değeri) değerleri önce kural bazlı olarak, sonrasında da BG-NBD ve Gamma modelleme algoritmalarıyla sonraki ilk ay için tahmin modeliyle hesaplatıldı. 

Tahmin sonucu bulunan CLTV değerleri üzerinden K-Means algoritması ile kümeleme gerçekleştirildi ve müşteriler para getirme miktarlarına göre gruplandı. 

Veri setinde kullanılan bu algoritmalara ve diğer betimleyici ve tanı analizlerine göre ek içgörüler üretildi. 

Genel olarak bir projenin CRISP-DM aşamalarının tamamında rol alındı.

• Paylaş: