Proje Detayları
Hedef
Bu projenin temel amacı, Online Retail 2010–2011 veri setini kullanarak temel Excel fonksiyonlarıyla veri analiz becerilerini sergilemek, Fransa satışlarına odaklanarak iş iç görülerini ortaya çıkarmaktır.
Google Drive'dan indirin!Veri Seti Bilgisi:
- Kaynak: UCI Machine Learning Repository
- İçerik: Avrupa merkezli çevrim içi bir mağazanın 2010–2011 yıllarına ait fatura verileri
- Değişkenler: Ürün kodu, açıklama, miktar, tarih, fiyat, müşteri kimliği, ülke, vb.
- Toplam işlem sayısı: ~500.000+
- Veri süresi: Aralık 2010 – Aralık 2011
Analiz
Aşağıdaki iş sorularına odaklanılarak keşifsel veri analizleri gerçekleştirilmiştir:
İş Soruları:
- Fransa’dan yapılan satışların toplam cirosu nedir?
- Fransa’dan alışveriş yapan kaç farklı müşteri vardır?
- Kişi başı ortalama alışveriş tutarı ve sıklığı nedir?
- En yüksek ciroyu getiren satış günü ve fatura nedir?
- Fiyat, gelir ve adet değerlerinin dağılımı nasıldır? Aykırı değer var mı?
Bu sorulara cevap vermek, müşteri davranışlarını, satış performansını ve gelir kaynaklarını daha iyi anlayarak veri odaklı iş kararları almak için kritik öneme sahiptir.
Veri Keşfi
Fonksiyon Denemeleri
Amaç: Veri üzerinde temel Excel fonksiyonlarının nasıl çalıştığını anlamak.
COUNT, COUNTA:
Sayısal veri ve boş hücre kontrolüCOUNTIF, COUNTIFS:
Koşullu sayım işlemleriTRIM, CONCATENATE:
Metin temizleme ve birleştirmeLEFT, RIGHT:
Karakter parçalamaWEEKDAY:
Gün sayısını bulma (1 = Pazartesi)EXACT, =, SUMIF, SUMIFS:
Karşılaştırma ve koşullu toplama işlemleri

Resim 1. Temel Excel fonksiyonlarının kullanımı
Fransa Analizi
Fransa’ya ait satışlar özel olarak filtrelenerek daha derin bir analiz yapılmıştır. Amaç, müşteri davranışlarını, ürün satış kalıplarını ve satışların genel yapısını daha iyi anlayarak iş kararlarını destekleyecek içgörüler üretmektir.
- Fiyat, gelir ve adet değişkenleri için ortalama, medyan, standart sapma ve değişim katsayısı (CV) hesaplanmıştır. Bu ölçümler sayesinde: Verilerin merkezi eğilimleri gözlemlenmiş, dağılımın ne kadar değişken olduğu ortaya konmuştur.
- Her bir günün en yüksek gelir getiren satış kaydı pivot tablo kullanılarak analiz edilmiştir. Bu sayede:
- Hangi tarihlerde yüksek hacimli siparişlerin gerçekleştiği tespit edilmiş,
- Öne çıkan müşteriler veya kampanya etkileri gibi durumlar görünür hale gelmiştir.

Resim 2. Fransa analiz görünümü
Temel Bulgular
1. Değişkenlerin Dağılım Analizi:
- Fiyat dağılımı nispeten dengeli (ortalama ≈ medyan, düşük CV), bu da fiyatlandırmanın tutarlı yürütüldüğünü gösterir.
- Gelir ve adet değişkenleri yüksek varyansa sahip. CV değerlerinin bu denli yüksek olması, bazı işlemlerin ortalamadan aşırı saptığını ve aykırı değerlerin sistemde baskın etkiler yarattığını gösterir.
- Özellikle gelirdeki bu dağınıklık, bazı büyük siparişlerin toplam ciroyu ciddi şekilde etkilediğini göstermektedir. Bu durum gelir tahmini ve segmentasyon gibi modellemelerde dikkatle ele alınmalıdır.
2. Fransa’ya Ait Satış Analizi:
Metrik | Değer | Açıklama |
---|---|---|
Toplam Ciro | £197,422 | Fransa’dan elde edilen toplam satış hacmi |
Müşteri Sayısı (unik) | 88 | Aktif müşteri sayısı – hedefleme ve CRM için kritik |
Toplam Sipariş Sayısı | 461 | İşlem hacmi – operasyonel yoğunluk göstergesi |
Kişi Başı Ortalama Ciro | £2,243 | Ortalama müşteri değeri (CLV için öncül metrik) |
Kişi Başı Sipariş Sayısı | 5.24 | Sadakat ve geri dönüş oranını yansıtır |
Kişi Başına Alışveriş Sıklığı (gün) | 71.20 gün | Müşteri alışveriş döngüsü – segmentasyon için kıymetli |
Tek Seferde En Yüksek Ciro | £4,161.06 | Uç değer; promosyon/satış stratejilerinin etkisi olabilir |
- Ortalama kişi başı ciro oldukça yüksek; Fransa pazarı yüksek potansiyelli müşteri segmentlerine sahip olabilir.
- Ortalama alışveriş sıklığının 71 gün olması, birçok müşterinin tek seferlik alışveriş yaptığını veya müşteri bağlılığının düşük olduğunu düşündürmektedir. Bu içgörü, sadakat artırıcı kampanyalar için temel teşkil edebilir.
- Tek seferde gerçekleşen en yüksek ciro olan £4.161, veri setindeki işlemler arasında aykırı (uç) bir değer olup, ortalamaları yapay biçimde yükseltebilir. Ancak bu sipariş aynı zamanda iş fırsatlarına da işaret eder. Örneğin:
- Bu müşterinin profili incelenerek benzer müşterilere ulaşmak mümkündür.
- Bu tip siparişlerin, kampanya etkisiyle mi yoksa toptan alım nedeniyle mi gerçekleştiği analiz edilerek satış stratejileri şekillendirilebilir.
3. Günlük En Yüksek Ciro Analizi (Pivot Tablolarla)
- Belirli günlerde ortaya çıkan yüksek cirolu işlemler, kampanya etkisi, kurumsal alımlar veya sezonluk taleplerin habercisi olabilir.
- Bu tür analizler, yoğunluk tahmini ve promosyon zamanlaması için temel içgörüler sağlar.
- Pazarlama & tedarik zinciri ekipleri için kritik zaman noktaları belirlenebilir.
Sonuç
- Excel’in temel fonksiyonları ile veri temizleme ve hesaplama becerileri uygulandı.
- Fransa verisi filtrelenerek müşteri davranışları analiz edildi.
- CV, ortalama, medyan gibi istatistiklerle değişken dağılımı incelendi.
- Pivot tablo ile zaman bazlı analiz yapılarak iş içgörüleri üretildi.