Veri analizi, sosyal medya dinleme, raporlama ve otomasyon alanlarında gerçekleştirdiğim projelerden bazılarını burada bulabilirsiniz. Her proje, veriyi anlamlı içgörülere dönüştürme hedefimin bir parçası.
Veriyi görmek bir başlangıçtır,
ondan anlam çıkarmak ise asıl yolculuktur.
Sosyal Medya
Turkcell, Türk Telekom ve Vodafone hakkında iki yılda çıkan 3.004 başlığın konu ve ton analizi. En çok haber çıkan marka en iyi tona sahip değil; markanın kendi haber siteleri çıkarılınca sıralama değişiyor.
Veri Analizi
7.043 telekom müşterisiyle uçtan uca churn tahmini. Doğruluk bu veride işe yaramıyor; en riskli %10'luk dilim ise kaybedilen aylık gelirin dörtte üçünü taşıyor.
Veri Görselleştirme
81 ilin 2008–2012 gayrimenkul satışları için PivotTable panosu ve dokuz BIST hissesi için Konno-Yamazaki modeliyle Çözücü portföy optimizasyonu. İki dosyayı da yeniden denetledim; ikisinde de birer veri hatası buldum ve düzelttim.
Otomasyon
541.910 satırlık satış verisini okuyup sınıflandıran, aylık raporu kurup PDF'e çeviren bir Excel VBA makrosu yazdım. 13 aylık rapor 27 saniyede hazırlanıyor; 78 rakamın hepsi Python ile birebir doğrulandı.
CRM & Müşteri Analitiği
64.000 müşterilik bir e-posta kampanyası deneyini analiz ettim: kampanya müşteri başına harcamayı %118 artırdı, ama e-posta alanların harcamasının yalnızca yarısından biraz fazlası kampanyadan geliyordu. Hedefleme modeli, herkese aynı e-postayı göndermekten iyi çıkmadı.
Sosyal Medya
THY, Pegasus ve AJet videolarının altındaki 6.659 YouTube yorumunu duygu, hedef ve konuya göre etiketledim; yorumların yalnızca üçte birinin markayla ilgili olduğunu ve sonucu markadan çok video türünün belirlediğini gösterdim.
Veri Analizi
Türkiye'nin saatlik elektrik tüketimi için gün öncesi tahmin modeli kurdum, 57 ay boyunca geriye dönük sınadım: saatlik hata %2,1, geçen haftayı kopyalayan tabanda %5,2. Bayram etkisini, sıcaklığın katkısını ve resmi tahminle farkı inceledim.
Veri Görselleştirme
Bir milyon satırlık satış verisinden Power BI'da üç sayfalık yönetim dashboard'u kurdum: yıldız şema, 17 DAX ölçüsü ve Python'la doğrulanmış rakamlar.
Veri Analizi
İstanbul'daki 26.631 Airbnb ilanının ham verisini temizledim, fiyat sütununun iki ayrı pazarı ölçtüğünü buldum ve gecelik fiyatı tahmin eden bir model kurdum.
CRM & Müşteri Analitiği
Bir online perakendecinin 1 milyon satırlık satış verisinden RFM ve K-means ile dört müşteri segmenti çıkardım; segmentleri ertesi yılın verisiyle doğruladım.
Veri Analizi
Üç e-ticaret uygulamasının 10.457 Google Play yorumunu duygu ve konu açısından analiz ettim; şikayet konularını ve yüksek yıldızın gizlediği memnuniyetsizliği ortaya çıkardım.
Aramanıza uygun proje bulunamadı.
Benzer bir proje üzerinde çalışmak veya kendi veri ihtiyaçlarınız için konuşmak isterseniz, benimle iletişime geçebilirsiniz.
Benimle İletişime GeçDoğru veri,
daha iyi kararlar,
daha parlak yarınlar.
