Objectives of the module

Bu modülde, Olist adlı bir e‑ticaret pazar yerinin sağladığı bir dataset’i analiz ederek CEO’nun şu sorusuna cevap arayacağız:

Olist kârını nasıl artırabilir?

About Olist 🇧🇷

Olist, satıcıları Brezilya’daki büyük pazar yerlerine bağlayan lider bir e‑ticaret servisidir. Ürün yönetimi, değerlendirme ve müşteri iletişimi takibi, lojistik hizmetler gibi geniş bir yelpazede hizmet sunar.

Olist, satıcılardan aylık bir ücret alır. Bu ücret, sipariş hacmi arttıkça kademeli olarak artan (progressive) bir yapıya sahiptir.

Aşağıda satıcı ve müşteri iş akışları yer alıyor:

Seller:

• Seller Olist’e katılır
• Seller ürün kataloğunu yükler
• Bir ürün satıldığında seller bilgilendirilir
• Seller ürünü lojistik taşıyıcıya teslim eder

👉 Tek bir müşteri siparişi için birden fazla seller sürece dahil olabilir!

Customer:

• Marketplace üzerinde ürünleri inceler
• Olist.store üzerinden ürün satın alır
• Teslimat için tahmini bir tarih alır
• Siparişi teslim alır
• Sipariş hakkında bir review bırakır

👉 Bir review, sipariş gönderildiği anda bırakılabilir; yani müşteri henüz siparişi almamış olsa bile review yazabilir!

Dataset

Dataset, 2016–2018 yılları arasında Olist store üzerinden verilmiş yaklaşık 100 bin siparişten oluşur ve Le Wagon S3 bucket’ında CSV dosyaları olarak bulunmaktadır (❗️Kaggle üzerindeki dataset’ler biraz farklı olabilir).

💾 data klasörünü bu challenge klasörünün dışına koyalım ki diğer tüm challenge’lar tarafından da erişilebilsin. Zaten git tarafından takip edilmesini de istemiyoruz!

# Create the data folder
mkdir -p ~/.workintech/olist/data/csv

✅ olist.zip dosyasında sıkıştırılmış 9 dataset’i indirin, unzip edin ve ~/.workintech/olist/data/csv klasörünüzün içine koyun:

curl https://wagon-public-datasets.s3.amazonaws.com/olist/olist.zip > ~/.workintech/olist/data/olist.zip
unzip -d ~/.workintech/olist/data/csv/ ~/.workintech/olist/data/olist.zip

Makinenizde 9 dataset’in gerçekten olduğundan emin olun:

ls ~/.workintech/olist/data/csv

Setup

1 - Project Structure

olist package’ımız için bir klasör oluşturalım. Tüm data‑processing mantığımızı bu olist package’i içindeki .py dosyalarına refactor edeceğiz.

Bu olist klasörünü modülün ana klasöründe oluşturacağız.

Bu challenge içinde sizin için hazırlanmış bir miktar "boilerplate" code bulunuyor. Bunu hedef olist klasörümüze taşıyalım:

Bu sprint için proje yapınız şu şekilde olmalı(dosya isimleriniz farklı olabilir-örnektir):

sprint-15
├── 01-Statistical-Inference    # Notebook’larınız ve analizleriniz, her bir konu için
│   ├── data-context-and-setup  # her bir proje için
│   ├── data-data-preparation
│   └── data-exploratory-analysis
├── 02-Linear-Regression
│   └── ...
└── olist                       # data-processing mantığınız
    ├── README.md               # package için dokümantasyon
    ├── __init__.py             # olist klasörünü bir "package"e çevirir
    ├── data.py
    ├── order.py
    ├── product.py
    ├── review.py
    ├── seller.py
    └── utils.py

Kurulumunuzu kontrol etmek için şunu çalıştırın:

tree

Bu aşamada tree çıktınız şöyle görünmelidir(örnek):

.
├── 01-Statistical-Inference
│   └── data-context-and-setup
│       └── ... [projects here]
└── olist
    ├── README.md
    ├── __init__.py
    ├── data.py
    ├── order.py
    ├── product.py
    ├── review.py
    ├── seller.py
    └── utils.py

Bu modül boyunca olist içindeki kodda değişiklikler yapacağız. Değişiklikleri bu klasörde commit etmeyi unutmayın!

2 - PYTHONPATH’i düzenleme

olist path’ini PYTHONPATH’inize ekleyin.

Bu sayede hafta boyunca notebook’larınızda olist içinde tanımlı modülleri kolayca import edebileceksiniz.

Terminalinizi açın ve home dizininize gidin:

cd

Şimdi .zshrc dosyanızı açmanız gerekiyor. Fark etmiş olabileceğiniz gibi, dosya nokta ile başlıyor; bu da onun hidden bir dosya olduğu anlamına gelir. Bu dosyayı terminalde görebilmek için aşağıdaki komutu çalıştırın; -a flag’i hidden dosyaları da gösterecektir. Nokta ile başlayan birden çok dosya göreceksiniz. Bunların çoğu configuration dosyalarıdır.

ls -a

Şimdi dosyayı text editor ile açalım:

code .zshrc

Şimdi terminalde en dıştaki dizininize gidin, yukarda sprint-15 dediğimiz dizin ve çalıştırın

echo "export PYTHONPATH=\"$(pwd):\$PYTHONPATH\""

👉 Terminalde çıkan bu satırı kopyalayın ve ~/.zshrc dosyanızın en altına yapıştırın. Dosyayı kaydetmeyi unutmayın ve bu değişikliğin geçerli olması için tüm terminal pencerelerini yeniden başlatın.

---

🔥 Kurulumunu kontrol et

Challenge klasörünüze gidip bir ipython oturumu başlatın:

cd ~...("01-Statistical-Inference/data-context-and-setup") }}
ipython

Ardından, önceki egzersizdeki setup aşamasının çalıştığını kontrol etmek için şunları yazın:

from olist.data import Olist
Olist().ping()
# => pong

Eğer pong dışında bir çıktı alıyorsanız, eğitmenden yardım alın. Muhtemelen $PYTHONPATH ile ilgili bir sorununuz vardır.

Kodunu GitHub’a push et

git add .
git commit -m 'kick off olist challenge'
git push origin master

Tebrikler! Artık olist için tamamen hazırsınız 🚀