Aslen mimarlık eğitimi almış olsam da, teknoloji ve veriye olan tutkum sayesinde veri bilimi alanına yöneldim. Yaşar Üniversitesi'nden Mimarlık lisans ve İç Mimarlık yüksek lisans derecelerim bulunuyor. Tasarımcı olarak edindiğim deneyim, analitik düşünme ve problem çözme becerilerimi geliştirdi.
Bu yeteneklerimi şimdi veri analizi ve makine öğrenmesi projelerinde etkili bir şekilde kullanıyorum.
Python programlama dilinde sağlam bir temele sahibim ve sürekli olarak veri bilimi becerilerimi geliştirmeye odaklanıyorum. Farklı disiplinlerden gelen eğitim geçmişim, sorunlara yaratıcı ve çok yönlü çözümler üretmemi sağlıyor. Veri odaklı karar süreçlerini desteklemek, anlamlı içgörüler elde etmek ve yenilikçi çözümlere katkıda bulunmak için teknik yetkinliklerimi kullanmaya hazırım..
Bu proje, Google Play Store kullanıcı yorumlarını analiz ederek uygulamalar hakkında anlamlı içgörüler elde etmeyi amaçlamaktadır.
Çeşitli veri işleme ve veri analizi teknikleri kullanılarak, kullanıcı yorumlarının yapısı sınıflandırılmış, temel metrikler hesaplanmış ve geri bildirimler anlamlandırılmıştır.
Proje kapsamında, metin madenciliği, duygu analizi ve kullanıcı davranış analizi gibi yöntemlerle yorumlar detaylı bir şekilde incelenmiş; bu sayede hem kullanıcıların beklentileri hem de uygulamaların güçlü ve zayıf yönleri ortaya çıkarılmıştır.
Bu analizler, uygulama geliştiricileri ve ürün yöneticileri için veri odaklı kararlar alınmasına yardımcı olacak değerli içgörüler sunmaktadır.
Bu projenin temel amacı, oyun analitiği kapsamında oyuncu davranışlarını inceleyerek World of Warcraft özelinde oyuncu kaybını (churn) tahmin etmektir. Proje sürecinde, kullanıcı etkileşim verileri analiz edilmiş ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak oyuncuların oyunu bırakma olasılıkları öngörülmüştür.
Oyuncu sadakatini artırmak ve erken uyarı sistemleri geliştirmek için yapılan bu churn analizi, oyun geliştiricileri ve pazarlama ekipleri için veri odaklı stratejiler oluşturmada kritik içgörüler sağlamaktadır. Bu sayede hem oyuncu memnuniyeti artırılabilir hem de gelir kaybı minimize edilebilir.
Bu projede, Keşifsel Veri Analizi (EDA) ve Funnel Analizi kullanılarak, dijital pazarlama stratejilerinin etkinliği değerlendirilmiştir. SQL ile yapılan derinlemesine analizler, dijital pazarlama kampanyalarının farklı aşamalarındaki performansı ortaya koymuş ve stratejilerin veri odaklı olarak optimize edilmesini sağlamıştır.
Funnel analizi, kullanıcıların pazarlama sürecindeki adımlarda nasıl ilerlediğini inceleyerek, stratejilerin güçlü ve zayıf yönlerini belirlemiştir. Bu sayede, pazarlama ekipleri için daha etkili dijital stratejiler geliştirilmesine yönelik kritik içgörüler sağlanmıştır.
Bu proje, oyunla ilgili kullanıcı verilerini analiz ederek, farklı onboarding (başlangıç eğitimi) varyantlarının etkinliğini değerlendirmeye odaklanmaktadır. A/B testi ve Chi-Kare testi gibi istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak, her bir varyantın kullanıcı etkileşimi üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Veri analizi sürecinde, onboarding süreçlerinin farklı varyasyonlarının kullanıcı davranışları üzerindeki etkileri ölçülmüş ve en verimli kullanıcı deneyimini sağlayacak varyant belirlenmiştir. Bu sayede, oyun içi kullanıcı etkileşimini artırma ve kullanıcı bağlılığını sağlama adına veri odaklı stratejiler geliştirilmiştir
Bu end-to-end Power BI projesi, veri temizleme ve veri görselleştirme süreçlerini bir araya getirerek iş zekası çözümleri sunmaktadır. Proje, verilerin doğru şekilde işlenmesini, eksik verilerin tamamlanmasını ve temizlenmesini sağlayarak, görsel raporlar oluşturmak için güçlü bir temel sunar.
Power BI kullanarak, işlenmiş veriler üzerinde anlamlı görselleştirmeler yapılmış, yöneticiler ve iş analistleri için karar destek sistemleri oluşturulmuştur. Bu tür projeler, şirketlerin veri odaklı kararlar almasını kolaylaştırırken, analitik süreçleri de hızlandırmaktadır.
Bu proje, Excel kullanarak müşteri kaybı (churn) nedenlerini analiz etmeye odaklanmaktadır. Müşteri davranışlarını inceleyerek, kaybı tetikleyen temel faktörler belirlenmiş ve veri analizi ile bu faktörlerin etkileri değerlendirilmiştir.
Churn analizi sürecinde, müşteri verileri üzerinde yapılan derinlemesine analizlerle, hangi kullanıcı gruplarının daha fazla kayıp yaşadığı ve hangi stratejilerin etkili olduğu ortaya konmuştur. Bu tür analizler, şirketlerin müşteri sadakatini artırmak ve veri odaklı stratejiler geliştirmek için kritik içgörüler sunmaktadır.