Bu proje, Shopzilla (takma ad) adlı bir e-ticaret platformundaki müşteri hizmetleri etkileşimlerini analiz etmek ve müşteri memnuniyeti puanlarını tahmin etmek amacıyla hazırlanmıştır. Proje, Keşifsel Veri Analizi (EDA), görselleştirme ve makine öğrenimi sınıflandırma tekniklerini içermektedir.
Veri seti, bir aylık süre boyunca müşteri memnuniyeti puanlarını yakalayan bir e-ticaret platformundan oluşturulmuştur. Veri seti, Faker kütüphanesi ile simüle edilmiş olup gerçek bilgiler içermemektedir.
| Sütun Adı | Tanım
| Benzersiz Kimlik | Her kayıt için benzersiz tanımlayıcı
| Kanal Adı | Müşteri hizmetleri kanalının adı |
| Kategori | Etkileşim kategorisi |
| Alt Kategori | Etkileşimin alt kategorisi |
| Müşteri Yorumları | Müşteri tarafından sağlanan geri bildirim |
| Sipariş Kimliği | Etkileşimle ilişkili siparişin tanımlayıcısı |
| Sipariş Tarihi Saati | Siparişin tarihi ve saati |
| Sorun Şu Adreste Bildirildi | Sorunun bildirildiği zaman damgası |
| Sorun Yanıtlandı | Sorunun yanıtlandığı zaman damgası |
| Anket Yanıt Tarihi | Müşteri anketi yanıt tarihi |
| Müşteri Şehri | Müşterinin şehri |
| Ürün Kategorisi | Ürün kategorisi |
| Ürün Fiyatı | Ürünün fiyatı |
| Bağlantılı İşlem Süresi| Etkileşimin işlenmesi için gereken süre |
| Temsilci Adı | Müşteri hizmetleri temsilcisinin adı |
| Denetçi | Denetleyicinin adı |
| Müdür | Yöneticinin adı |
| Görev Süresi Kovası | Kategorilendirilmiş ajan görev süresi |
| Ajan Vardiyası | Ajanın vardiya zamanlaması |
| CSAT Puanı | Müşteri Memnuniyeti Puanı |
- Programlama Dili: Python
- Kütüphaneler:
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
- Scikit-learn