E-ticaret, teknolojinin hızlı ilerlemesiyle birlikte dünyada büyük bir dönüşüm yaşayan ticaret sektöründe önemli bir rol oynamaktadır. İnternetin yaygın kullanımı ve dijital platformların gelişimi, tüketicilere daha geniş bir ürün yelpazesi sunma, alışverişlerini kolaylaştırma ve satıcılar için daha geniş bir müşteri tabanına erişme fırsatı sağlamıştır. Bu bağlamda, e-ticaret veri analizi, bu büyüyen sektörde başarılı bir şekilde yer almak ve rekabet avantajı elde etmek için hayati bir öneme sahiptir.

Bu çalışma, e-ticaret verilerini analiz etmeye odaklanmaktadır. Bu veriler, online alışveriş platformlarında gerçekleşen işlemler, müşteri tercihleri, pazarlama kampanyalarının etkisi, ürün satışları ve diğer önemli ticari bilgileri içermektedir. Bu veriler, satıcılar ve pazarlama uzmanları için müşteri davranışlarını, pazar trendlerini, satış performansını ve müşteri sadakatini anlamak için değerli bir kaynaktır.

AdventureWorksDW2019.bak ve AdventureWorksLT2019.bak verileri ile çalışacağım. Bu veriler içinde bir işletmenin müşteri verileri, ürün bilgileri, satış verileri, çalışan bilgileri gibi veriler bulunmakta. Analiz senaryomuz için satış müdürümüzün bizden istediklerini raporlayalım.

Merhaba Musa

Şirketimizin internet satış raporlarına ihtiyacımız var. Görseller kullanarak hangi ürünlerden ne zaman, ne kadar sattığımıza bakmak istiyoruz.
Her satış elemanımız her müşterisini filtreleyerek sunmanı istiyoruz. Satış rakamlarını bütçemize göre ölçeceğiz. Bu yüzden değerlerimizi karşılaştırabilmemiz için bunu bir tabloya ekledim.
Bütçemizin değeri 2021 yılı için makul seviyede olup analiz yaparken genellikle 2 yıl öncesine göz atmamız gerekiyor. 2019 yılı verileri ile karşılaştırmanı istiyoruz.

	Rol	İstenilen	Kullanıcı Değerlendirmesi	Kabul Kriteri
1	Satış Müdürü	İnternet satışlarına ilişkin tablo	Hangi müşteri en çok satılan ürünü nasıl takip edebilir	Power BI verileri günde bir kez güncelleyen rapor
2	Satış Temsilcisi	Müşteri başına internet satışlarına ilişkin ayrıntılı rapor	En çok alım yapan ve kime daha çok satabiliriz.	Her bir satış için verileri filtrelememe izin veren Power BI raporu
3	Satış Temsilcisi	Ürün başına internet satışlarına ilişkin ayrıntılı rapor	En çok satan ürünler	Her bir ürün için verileri filtrelememe izin veren Power BI raporu
4	Satış Müdürü	İnternet satışlarına ilişkin tablo	Bütçeye ve zamana göre satışlar	Bütçeyle karşılaştırılan grafikler ve hedeflerimizi içeren bir Power BI raporu

Analizimiz için kullanacağımız tablolara aşağıdan erişebilirsiniz.

Yukarıdaki tablomuzun SQL’de temizleme işlemi aşağıdaki gibi olmuştur.

SELECT
c.customerkey AS CustomerKey,
c.firstname AS [First Name],
c.lastname AS [Last Name],
c.firstname + ' ' + lastname AS [Full Name], 

CASE c.gender WHEN 'M' THEN 'Male' WHEN 'F' THEN 'Female' END AS Gender,
c.datefirstpurchase AS DateFirstPurchase,
g.city AS [Customer City]
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimCustomer] as c
LEFT JOIN dbo.dimgeography AS g
ON g.geographykey = c.geographykey
ORDER BY
CustomerKey ASC

Tablomuzun SQL üzerinden düzenlenmiş hali aşağıdaki gibidir.

SELECT
[DateKey],
[FullDateAlternateKey] AS Date, 
[EnglishDayNameOfWeek] AS Day, 
[EnglishMonthName] AS Month,
Left([EnglishMonthName], 3) AS MonthShort, 
[MonthNumberOfYear] AS MonthNo, 
[CalendarQuarter] AS Quarter, 
[CalendarYear] AS Year 
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimDate]
WHERE
CalendarYear >= 2019

Tablomuzun son hali ve SQL sorguları aşağıdaki gibidir.

SELECT
p.[ProductKey],
p.[ProductAlternateKey] AS ProductItemCode,
p.[EnglishProductName] AS [Product Name],
ps.EnglishProductSubcategoryName AS [Sub Category], 
pc.EnglishProductCategoryName AS [Product Category],

p.[Color] AS [Product Color], --ürün rengi
p.[Size] AS [Product Size], --ürün boyutu
p.[ProductLine] AS [Product Line], --ürün hattı
p.[ModelName] AS [Product Model Name], --ürün model ismi
p.[EnglishDescription] AS [Product Description], ---ürün açıklaması

ISNULL (p.Status, 'Outdated') AS [Product Status] ---ürün durumu için null olmayan değerleri aldık
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimProduct] as p
LEFT JOIN dbo.DimProductSubcategory AS ps ON ps.ProductSubcategoryKey = p.ProductSubcategoryKey 
LEFT JOIN dbo.DimProductCategory AS pc ON ps.ProductCategoryKey = pc.ProductCategoryKey
order by
p.ProductKey asc

Tablomuzun SQL sorgularına ve temizlenmiş verilere aşağıda yer verilmiştir.

SELECT
[ProductKey],
[OrderDateKey],
[DueDateKey],
[ShipDateKey],
[CustomerKey],
SalesOrderNumber],
[SalesAmount]
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[FactInternetSales]
WHERE
LEFT (OrderDateKey, 4) >= YEAR(GETDATE()) -2
ORDER BY OrderDateKey ASC

Tablolarımızın Power BI üzerinden görselleştirme işlemi aşağıdaki gibi yapılmıştır.