Home

Uçtan Uca ML Projesi

Bu proje, satış verilerinin analizi, görselleştirilmesi, bir BI tool ile canlıya alınması, Python ile tahminlerin yapılması ve bir web uygulaması ile sonuçların canlıya alınmasını kapsamaktadır.

1. Proje Tanımlama ve Kapsam Belirleme

• Proje Adı: Uçtan Uca ML Projesi | Satışlar & Siparişler
• Tanım: Satış verilerinin analizi ve görselleştirilmesi, Qlik BI tool ile canlıya alınması, Python ile tahminlerin yapılması ve web uygulaması ile tahmin sonuçlarının canlıya alınması.
• Ana Hedefler:
  • Veri tabanı oluşturma
  • Python ile veri tabanına sorgular göndererek verileri çekme, temizleme ve düzenleme
  • Verileri analiz etme ve görselleştirme
  • Canlı dashboard oluşturma
  • Makine öğrenmesi ile tahminler yapma
  • Web uygulaması ile servis etme

2. Kaynak Planlaması ve Ekip Oluşturma

• Ekip Üyeleri ve Rolleri:
  • Designer: UI/UX tasarımları
  • Data Analyst: Veri analizi ve raporlama
  • Business Intelligence Specialist: BI tool entegrasyonu
  • ML Ops: ML modellerinin geliştirilmesi ve entegrasyonu

3. Görevlerin Belirlenmesi ve Dağıtılması

Aşama 1: Veri Hazırlığı

• Veri Toplama ve Depolama:
  • Satış verilerini toplama ve uygun bir veri tabanına yükleme
• Veri Temizleme ve Düzenleme:
  • Eksik verilerin tespiti ve tamamlanması
  • Anormal ve hatalı verilerin düzeltilmesi
  • Veri formatlarının düzenlenmesi
  • Gereksiz verilerin temizlenmesi

Aşama 2: Veri Analizi ve Görselleştirme

• Veri Analizi:
  • Satış verilerinin analizi
• Görselleştirme:
  • Analiz sonuçlarının görselleştirilmesi

Aşama 3: BI Tool Entegrasyonu

• BI Tool Kurulumu ve Entegrasyonu:
  • BI tool kurulumu ve verilerin canlıya alınması

Aşama 4: Makine Öğrenmesi Modelleri

• Veri Seti Hazırlığı ve Model Eğitimi:
  • Veri setinin hazırlanması ve modelin eğitilmesi
• Model Değerlendirme ve İyileştirme:
  • Model performansının değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi

Aşama 5: Web Uygulaması Geliştirme

• Web Uygulaması Tasarımı:
  • Web app için UI/UX tasarımlarının yapılması
• Web Uygulaması Geliştirme ve Entegrasyon:
  • Web app geliştirilmesi ve ML modelinin entegrasyonu

4. Zaman Çizelgesi ve Milestones

• 1. Ay:
  • Veri Hazırlığı (1. ve 2. Hafta)
  • Veri Analizi ve Görselleştirme (3. ve 4. Hafta)
• 2. Ay:
  • BI Tool Entegrasyonu (1. ve 2. Hafta)
  • Makine Öğrenmesi Modelleri (1. ve 4. Hafta)
  • Web Uygulaması Geliştirme (3. ve 4. Hafta)

5. Risk Yönetimi

• Potansiyel Riskler:
  • Veri kalitesi problemleri
  • Model performans sorunları
  • Entegrasyon problemleri
• Önlemler:
  • Veri kalitesinin yedekleme ve doğrulama süreçleri ile sağlanması
  • Farklı model ve parametrelerin denenmesi
  • İyi teknik dokümantasyon ve test süreçlerinin uygulanması

6. Task Board Kullanımı

• Araçlar: Task management aracı olarak GitHub Projects
• Board Yapısı:
  • Columns: To Do, In Progress, Done
  • Cards: Spesifik görevler ve detayları

7. İzleme ve Kontrol

• Haftalık Toplantılar: Proje durumu değerlendirilmesi
• Güncellemeler: Gerektiğinde görev ve zaman çizelgesi ayarlamaları

8. Proje Kapanışı

• Değerlendirme: Proje sonunda genel değerlendirme
• Öğrenilen Dersler: Gelecek projeler için çıkarımlar