Claude + ChatGPT + BigQuery ile uçtan uca veri analizi vaka çalışması.
Bir çevrim içi eğitim platformunun kullanıcı davranışlarını analiz ederek retention ve dönüşüm oranlarını iyileştirmeye yönelik veri odaklı öneriler ürettim.
Kullanılan araçlar:
- Claude — veri analizi ve metrik planlaması
- ChatGPT — SQL sorgu geliştirme
- Google BigQuery Sandbox — sorgu çalıştırma (ücretsiz)
edtech-analytics/
├── data/
│ └── edtech_sessions.csv # Ham veri seti
├── sql/
│ ├── 01_completion_rate.sql # Kurs bazında completion rate
│ ├── 02_retention.sql # D1 / D7 retention
│ ├── 03_conversion.sql # Free → Premium dönüşüm
│ ├── 04_avg_session.sql # Ortalama session süresi
│ └── 05_device_segment.sql # Cihaz × abonelik segmenti
└── README.md
| Alan | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
date |
DATE | Oturum tarihi |
user_id |
STRING | Kullanıcı kimliği |
course_id |
STRING | Kurs kimliği (C101, C102, C103) |
lesson_completed |
BOOLEAN | Ders tamamlandı mı? |
time_spent |
INTEGER | Oturumda geçirilen süre (dk) |
device_type |
STRING | mobile / desktop / tablet |
subscription_type |
STRING | free / premium |
Kapsam: 52 oturum · 32 kullanıcı · 3 kurs · Ocak–Şubat 2024
| Metrik | Değer | Durum |
|---|---|---|
| D1 Retention | %6.25 | 🔴 Kritik |
| Genel Completion Rate | %71 | 🟡 Orta |
| C103 Completion | %100 | 🟢 İyi |
| C101 Completion | %55 | 🔴 Düşük |
| Tablet ort. session | 51 dk | 🟢 En yüksek |
| Mobile Free ort. session | 29 dk | 🔴 En düşük |
Tüm sorgular sql/ klasöründe. BigQuery'de çalıştırmak için:
- BigQuery Sandbox açın (ücretsiz)
- Dataset oluşturun:
edtech data/edtech_sessions.csvdosyasınısessionstablosu olarak yükleyinsql/klasöründeki sorguları sırayla çalıştırın
| Test | Hipotez | Hedef | Süre |
|---|---|---|---|
| Onboarding Nudge | 24s bildirim D7 retention artırır | %19 → %28 | 4 hafta |
| C101 Micro-lesson | Kısa dersler completion artırır | %55 → %75 | 3 hafta |
| Premium Preview | Önizleme dönüşüm artırır | +%15 | 6 hafta |
git clone https://github.com/KULLANICI_ADINIZ/edtech-analytics.git
cd edtech-analyticsBigQuery'de tabloyu oluşturmak için direkt SQL da kullanabilirsiniz:
CREATE OR REPLACE TABLE `edtech.sessions` AS
SELECT * FROM UNNEST([
STRUCT('2024-01-01' AS date,'U001' AS user_id,'C101' AS course_id,
true AS lesson_completed,45 AS time_spent,'mobile' AS device_type,'free' AS subscription_type)
-- data/edtech_sessions.csv dosyasından tam veri
]);- BigQuery Sandbox — Ücretsiz Başlangıç
- LinkedIn Carousel Paylaşımı ← LinkedIn post linkinizi ekleyin
Bu proje AI destekli veri analizi workflow'unu keşfetmek amacıyla hazırlanmıştır.