🛒 Olist E-Commerce Data Analysis (Python)

Bu çalışma, Brezilya’nın en büyük e-ticaret platformlarından biri olan Olist veri seti kullanılarak hazırlanmış kapsamlı bir Python veri analizi projesidir.
Amaç; sipariş davranışlarını, fiyat dağılımlarını, teslimat sürelerini, müşteri memnuniyetini ve ödeme yöntemlerinin tamamlanma oranlarını incelemektir.

---

🛠️ Tools & Technologies

• Python (Google Colab)
• Pandas • NumPy
• Plotly Express
• Matplotlib • Seaborn
• SciPy (İstatistiksel Testler)
• EDA • Feature Engineering

---

📥 1. Data Loading & Preparation

Kullanılan veri dosyaları:

• olist_orders_dataset.csv
• olist_order_items_dataset.csv
• olist_products_dataset.csv
• olist_customers_dataset.csv
• olist_sellers_dataset.csv
• olist_order_payments_dataset.csv
• olist_order_reviews_dataset.csv

Tüm veri setleri pandas DataFrame olarak yüklendi, eksik/gürültülü veriler temizlendi ve tarih alanları dönüştürüldü.

---

🔍 2. Exploratory Data Analysis (EDA)

✔️ Sipariş Fiyatları

• Ortalama ürün fiyatı
• Sepet bazında toplam tutar
• En yüksek / en düşük fiyatlar
• Kategoriye göre fiyat karşılaştırmaları

✔️ Ürün Kategorileri

• En çok sipariş edilen kategoriler
• En yüksek gelir getiren kategoriler
• Fiyat ortalaması yüksek kategori davranışları

✔️ Teslimat Süreleri

• Satın alma → teslimat tarih farkı
• Ortalama teslim süresi
• Geciken sipariş oranı
• Gecikmenin yorum puanına etkisi

---

📊 3. Visualizations (Plotly & Matplotlib)

Projenin çıktıları arasında:

• Sepet tutarı dağılımı
• Kategori bazında fiyat grafiği
• Teslimat süresi histogramı
• Kategori popülerliği
• İnceleme puanı dağılımı
• Ödeme yöntemlerinin tamamlanma oranı

---

📈 4. Statistical Testing — Chi-Square

Hipotez:

• H0: Ödeme yöntemi siparişin tamamlanma oranını etkilemez
• H1: Ödeme yöntemi siparişin tamamlanma oranını etkiler

Yapılan chi-square testi sonucunda:

• p < 0.05 bulundu
• ➡️ Ödeme yöntemi sipariş iptallerini anlamlı şekilde etkilemektedir.
• Kredi kartı işlemleri en yüksek tamamlanma oranına sahiptir.

---

💡 5. Key Insights

• Teslimat süresi uzadıkça yorum puanı düşüyor
• Kredi kartı, en güvenilir ödeme yöntemi
• Gecikme → memnuniyette ciddi düşüş
• Bazı kategoriler (ör. Informática Acessórios) daha yüksek fiyat ortalamasına sahip
• Büyük sipariş hacmine sahip kategoriler en yüksek geliri oluşturuyor

---

🧠 6. Business Recommendations

• Lojistik gecikmeleri azaltacak optimizasyonlar yapılmalı
• Yüksek gelir potansiyeli olan kategoriler desteklenmeli
• Ödeme ekranlarında kredi kartı önerisi gösterilebilir
• Gecikme riski yüksek bölgeler için özel SLA tanımlanabilir
• Müşteri memnuniyeti düzenli olarak review-score analizleriyle takip edilmeli

---

👩‍💻 Author

Dirayet Hazal Tuncay – Data Analyst
Python • SQL • Power BI • BigQuery • Looker Studio