CLTV Prediction with BG-NBD and Gamma-Gamma

FLO, orta ve uzun vadeli planları için müşterilerinin gelecekteki potansiyel değerini tahmin etmek istemektedir. Bu proje, BG/NBD ve Gamma-Gamma modellerini kullanarak FLO müşterilerinin CLTV değerlerini bilimsel yöntemlerle tahmin eder ve bu tahmine dayalı stratejik müşteri segmentasyonu sunar. Elde edilen segmentler, FLO'nun pazarlama kaynaklarını en verimli şekilde kullanmasına ve müşteri ilişkilerini değer odaklı yönetmesine olanak tanır.

Customer Segmentation with RFM

FLO, müşterilerini segmentlere ayırarak bu segmentlere özel pazarlama stratejileri belirlemeyi hedeflemektedir. Bu proje, Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirilen kapsamlı bir RFM analizi ile müşteri davranışsal segmentasyonunu sunar. Elde edilen segmentler, FLO'nun pazarlama faaliyetlerini daha etkili ve kişiselleştirilmiş hale getirmesine yardımcı olacak somut içgörüler sağlamaktadır.

Ayrıca FLO veri seti üzerinde SQL ile yapılan müşteri gruplandırma ve analiz çalışmama göz atabilirsiniz.

Python Exploratory Data Analysis

Bu projede, farklı veri setleri üzerinde keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak sütun tipleri, eksik değerler, dağılımlar ve korelasyonlar incelendi. Python kütüphaneleri kullanılarak veriyi tanımaya, görselleştirmeye ve içgörüler elde etmeye odaklanıldı.

Python Fundamentals Showcase

Bu proje, Python programlama diline ait temel yapıların sistematik bir şekilde uygulandığı bir çalışmadır. Veri tipleri, string manipülasyonları, liste ve sözlük işlemleri, fonksiyon tanımlamaları, enumerate, zip ve set yapıları gibi konular örnek görevler üzerinden ele alınmıştır. Her görev, analiz süreçlerinde sıkça karşılaşılan yapıların anlaşılmasını ve pekiştirilmesini amaçlamaktadır.

İletişim Bilgileri