Skip to content

Bu repo içerisinde Women in Tech Academy bitirme projesi bulunmaktadır.

Notifications You must be signed in to change notification settings

beyzaslan/womenintech_python_bitirme_projesi

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

3 Commits
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

customers_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti içerisindeki sütun isimleri yeniden isimlendirildi.
  • Baştan ve sondan sıralama yapıldı.
  • Boş değer olup olmadığına bakıldı ve olmadığı görüldü.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • Veri seti betimsel olarak tanımlandı.
  • Hangi şehirde kaç müşteri var bunun sıralaması yapıldı.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • dublicate veri kontrolü yapıldı.
  • Şehri Brazilia olanların bilgileri getirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Müşterilerin posta koduna göre grafik çizdirildi.
  • Veri setindeki değerlerin tipine bakıldı.
  • Veri setindeki sütunlar listelendi.
  • Veri setinin kaç hücre ve sütunda oluştuğu bilgisine bakıldı.
  • Posta kodu > 5000 den büyük olan müşterilerin verileri çağırıldı.
  • Şehri sadece Brazilia olan müşterilerin bilgileri getirildi.
  • Müşteriler posta kodlarına göre gruplandırıldı (groupby)
  • Müşterilerin posta kodlarına göre histogram grafiği çizdirildi.
  • Veri seti içerisinde kaç tane şehir var bunun analizi yapldı.
  • Müşteriler şehirlerine göre gruplandırıldı.
  • Posta kodları ülkelere göre gruplandırıldı.

geolocation_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti içerisindeki sütun isimleri yeniden isimlendirildi.
  • Baştan ve sondan sıralama yapıldı.
  • Boş değer olup olmadığına bakıldı (isnull).
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • nunique(eşsiz olmayan) değerler listelendi.
  • Posta kodu = 99950 olanlar listelendi(filtreleme).
  • Boş değer olmadığı görüldü ve bu yüzden herhangi bir işlem yapılmadı.
  • Coğrafi posta kodları şehirlere göre gruplandırıldı(groupby).
  • Dublicate veri kontrolü yapıldı ve tekrar eden veriler olduğu görüldü (dublicate kontrol).
  • Kaç hücre ve sütun olduğuna bakıldı.
  • Veri seti sütunları listelendi.
  • Posta koduna göre boxplot grafiği çizdirildi.

order_items_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Veri seti sütunları yeniden isimlendirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • En yüksek nakliye ücretine sahip ürünlerin sıralaması yapıldı.
  • Ürünler, siparişlere göre gruplandırıldı.
  • Veri setinin betimsel tanımlaması yapıldı.
  • Hangi sipariş türünden kaç tane var buna bakıldı.
  • Boş değer kontrolü yapıldı ve olmadığı görüldü.
  • Kaç hücre ve sütun olduğuna bakıldı.
  • Dublicate değer kontrolü yapıldı.

order_payments_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Boş değer kontrolü yapıldı.
  • Veri seti sütunları yeniden isimlemdirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • Odenecek tutar sütunu için grafik çizdirildi ve aykırı değer tespiti yaptırıldı.
  • Kredi kartı ile ödeme yapılan siparişlerin bilgileri getirildi.
  • Hangi ödeme tipi ile ne kadar ödeme yapılmış buna bakıldı.
  • Ödeme türlerine göre barh plot grafiği çizdirildi.
  • Ödeme taksitlerine göre barh plot grafiği çizdirildi.
  • Maksimum ödenecek tutarın ne olduğuna bakıldı.
  • Kaç hücre ve sütun olduğuna bakıldı.
  • Ortalama sipariş tutarına bakıldı.
  • Dublicate veri kontrolü yapıldı.
  • Ödeme türüne göre gruplandırma yapıldı.

order_reviews_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Veri seti sütunları yeniden isimlemdirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • Boş değer kontrolü yapıldı ve boş değer olduğu görüldü.
  • Kaç tane boşluk olduğuna bakıldı.
  • Boş olan değerlerin silinmesi işlemi gerçekleştirildi (dropna).

orders_dataset_csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Boş değer kontrolü yapıldı ve boş değer olduğu görüldü.
  • Boş değerler silindi.
  • Veri seti sütunları yeniden isimlendirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Kaç tane boşluk olduğuna bakıldı(isnull).
  • Boş değerler dolduruldu (fillna).
  • Dublicate veri kontrolü

product_category_name.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • ürün isimleri değiştirildi.
  • Analiz yapılacak bir veri olmadığı için analiz edilmedi.
  • Başka bir veri seti ile merge edilerek kullanıldı.

products_dataset.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Boş değer kontrolü yapıldı ve boş değer olduğu görüldü.
  • Boş değerler silindi.
  • Veri seti sütunları yeniden isimlendirildi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • Veri seti betimlendi.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • Kaç tane boşluk olduğuna bakıldı(isnull)
  • Hangi ürün, hangi kategoride bunun analizi yapıldı.
  • Dublicate veri kontrolü
  • Ürünler kategorilerine göre gruplandırıldı.
  • Ürün ağırlığı < 500 gr dan küçük olan ürünler çağırıldı.
  • Ürün kategori ismi "bebes" olan ürünler çağırıldı.
  • Ürünlerin ortalama genişliği bulundu.
  • Ürünlerin ortalama uzunluğu bulundu.
  • Ürün ağırlığına ait boxplot grafiği çizdirildi. Aykırı değer olduğu görüldü.

sellers_dataser.csv analizleri

  • Veri seti çekildi.
  • Veri seti baştan ve sondan listelendi.
  • Veri seti hakkında özet bilgi edinildi.
  • Hücre ve sütun sayısına (shape).
  • Boş değer kontrolü yapıldı ve boş değer olmadığı görüldü.
  • Veri setindeki sütun tiplerine bakıldı.
  • Veri seti betimlendi.
  • nunique olan değerler listelendi.
  • Dublicate değer kontrolü yapıldı ve dublicate değer olmadığı görüldü.
  • Ülkesi SP olan satıcıların verileri çekildi.
  • Satıcılar şehirlere göre gruplandırıldı.
  • Satıcıların posta koduna ait histogram grafiği çizdirildi.
  • Posta kodu > 10000 olan satıcıların verileri getirildi.

------------------------------------Merge İşlemlerine Ait Analizler--------------------------------------

  • satici_siparis = order_items_dataset ile seller_dataset birleştirildi (Satıcı numarasına göre)

  • siparis = order_payments_dataset ile orders_dataset birleşimi

  • musteri_siparis= customers_dataset ile orders_dataset birleştirildi

  • müşterilerin ülke bazında ne kadar sipariş verdiklerine bakıldı.

  • Bir ürüne ödenecek toplam fiyat bulundu.

  • Bir müşterinin toplam harcaması bulundu.

  • Siparişlerin ülkelere göre durumu

  • Sipariş durumuna göre teslim zamanı

  • Sipariş numarasına göre tahmini teslim tarihi

About

Bu repo içerisinde Women in Tech Academy bitirme projesi bulunmaktadır.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published