Nova Analytics Projesi¶
Nova Analytics, global bir super-app pazaryeri veri seti üzerine kurulan uçtan uca bir analitik portföy projesidir. Veri setini daha gerçekçi hale getirmek için yeniden ürettik, BigQuery'ye yükledik, SQL sorguları ve dbt modelleriyle staging'den mart katmanına taşıdık, Python/Jupyter ile modelleme ve anomali analizi yaptık, bulguları Tableau dashboardları ve bu Zensical sitesiyle sunduk.
Kısa özet
Proje; SQL sorgulama, dbt modelleme, BigQuery veri ambarı, Python analizi, Tableau dashboardları ve iş odaklı veri hikayeleştirmesini tek bir test edilmiş analitik pipeline içinde gösterir. Analizler pazaryeri ölçeği, talep etkenleri, kategori performansı, müşteri değeri, tekrar davranışı ve işlem riskini pratik önerilere bağlar.
Projeye Hızlı Bakış¶
| Alan | Özet |
|---|---|
| Veri ölçeği | 50M etkileşim, 1.71M aktif kullanıcı, 50K servis |
| Pazaryeri değeri | 2024 boyunca $2.66B GMV |
| Kapsam | 4 kıta, 8 bölge ve 16 şehir pazarı |
| Analiz çıktısı | 7 Tableau destekli analiz sayfası |
| Pipeline | yeniden üretilmiş veri seti, BigQuery, SQL, dbt staging/intermediate/marts, Python notebookları, Tableau |
Analiz Portföyü¶
Her analiz sayfası bir iş sorusuna odaklanır ve Tableau dashboardunu arkasındaki veri pipeline'ıyla birlikte açıklar.
-
Pazaryeri ölçeği, ana GMV göstergeleri, müşteri tabanı ve genel analitik pipeline.
Yazar: Doruk Alkan
-
Bölgesel performans, pazar fırsatı skoru ve 16 pazar için büyüme önceliklendirmesi.
Yazar: Doruk Alkan
-
Hava durumu, servis arzı, zamanlama, talep modellemesi ve pazar profilleri.
Yazar: Doruk Alkan
-
Kategori GMV'si, servis güvenilirliği, operasyonel risk ve büyümenin dengelenmesi gereken alanlar.
Yazar: Yasemen Nur Salım Dündar
-
Tekrar davranışı, şüpheli işlem örüntüleri, anomali skorlaması ve risk inceleme öncelikleri.
Yazar: Yasemen Nur Salım Dündar
-
Üyelik katmanları, edinim kanalları, yaşam döngüsü davranışı ve müşteri değeri yoğunlaşması.
Yazar: Merve Kaymaz
-
Recency, frequency ve monetary segmentasyonu; retention öncelikleri ve müşteri geliştirme fırsatları.
Yazar: Merve Kaymaz
dbt Modelleri¶
-
Coğrafya, hava durumu ve makro bağlam için kullanılan dış zenginleştirme girdileri.
-
Etkileşimler, kullanıcılar, servisler, pazarlar ve dış kaynaklar için temiz kaynak arayüzleri.
-
Talep, servis sağlığı, müşteri davranışı ve RFM skoru için yeniden kullanılabilir SQL iş mantığı.
-
Analiz sayfalarında kullanılan Tableau ve notebook odaklı final modeller.
Daha Fazla Bilgi¶
-
Kaynak veri seti, yeniden üretim gerekçesi, düzeltilmiş veri kapsamı ve proje içeriği.
-
Zenginleştirme için kullanılan dış hava durumu, ülke metadatası ve makroekonomik kaynaklar.
-
Analiz, modelleme, dashboard ve yazım sorumlulukları.
-
Kaynak kod, SQL sorguları, dbt modelleri, notebooklar, dashboardlar ve site dosyaları.