beyzaslan / womenintech_python_bitirme_projesi

Bu repo içerisinde Women in Tech Academy bitirme projesi bulunmaktadır.

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