Olist E-Ticaret Veri Analizi Projesi

Bu projede Olist e-ticaret veri seti kullanılarak SQL ve dbt ile veri modelleme ve analiz çalışmaları yapılmıştır. Amaç, iş tarafında kullanılabilecek anlamlı metrikler ve içgörüler elde etmektir.

Kullanılan Araçlar

• BigQuery
• dbt
• Power BI

Yapılan Çalışmalar

• Ham veriler staging katmanında düzenlendi
• Sipariş bazlı gelir hesaplandı
• Müşteri bazlı toplam harcama analiz edildi
• Ürün kategorilerine göre gelir dağılımı çıkarıldı
• Teslimat süresi ile müşteri memnuniyeti ilişkisi incelendi

Öne Çıkan İçgörüler

• Teslimat süresi uzadıkça müşteri memnuniyetinin düştüğü görüldü
• Bazı ürün kategorilerinin toplam gelire katkısı diğerlerine göre daha yüksek

Görselleştirme

Power BI ile aşağıdaki grafikler oluşturuldu:

• Delivery Speed vs Customer Satisfaction
• Top Product Categories by Revenue

Not

Bu proje, veri analizi ve veri modelleme becerlerini geliştirmek amacıyla hazırlanmıştır.

Olist E-Commerce Analytics Project

This project focuses on analyzing the Olist e-commerce dataset using SQL and dbt. The goal is to build meaningful metrics and generate insights that can support business decisions.

Tools Used

• BigQuery
• dbt
• Power BI

What Was Done

• Raw data was cleaned and organized in the staging layer
• Order-level revenue was calculated
• Customer-level total spending was analyzed
• Revenue distribution by product categories was explored
• The relationship between delivery time and customer satisfaction was analyzed

Key Insights

• Customer satisfaction decreases as delivery time increases
• Some product categories contribute significantly more to total revenue

Visualization

The following visuals were created in Power BI:

• Delivery Speed vs Customer Satisfaction
• Top Product Categories by Revenue

Note

This project was completed to improve data analysis and data modeling skills.

Görseller

Teslimat Süresi vs Müşteri Memnuniyeti

Kategori Bazlı Gelir