Parçalı dış ticaret verisi problemi
Dış ticaret verileri çoğu zaman farklı kaynaklarda, farklı formatlarda ve doğrudan karşılaştırmaya uygun olmayan yapıda bulunuyor. Bu da araştırma sürecini yavaşlatıyor ve rapor üretimini manuel hale getiriyor.
Dış Ticaret Veri Analitiği ve Web Scraping Projesi
Parçalı dış ticaret kaynaklarını tek bir veri hattında birleştirip karar destek çıktısına dönüştüren araştırma ve ürünleşme çalışması.
Son güncelleme: 30 Nisan 2026
Dış ticaret verilerini toplayan, temizleyen ve görselleştiren uçtan uca analitik veri hattı.
Python scraping ve analitik pipeline
Python ile veri toplama ve temizleme katmanı, SQL ile sorgulanabilir veri modeli ve Streamlit ile karar destek arayüzü oluşturdum. Amaç sadece scraping yapmak değil; veriyi yeniden kullanılabilir bir analiz sistemine çevirmekti.
Python, SQL ve Streamlit analiz yığını
- Python ile veri çekme ve dönüştürme
- SQL ile sorgulanabilir yapı ve filtreleme mantığı
- Streamlit ile hızlı raporlama arayüzü
- Web scraping ile dağınık kaynakları standartlaştırma
Toplama, temizleme ve raporlama akışı
- Kaynaklardan veri çekme
- Ham veriyi normalize etme ve temizleme
- SQL katmanında analitik sorgulara hazırlama
- Rapor ve görselleştirme çıktıları üretme
Karar destek raporlama çıktısı
Tekrarlanabilir analiz akışı sayesinde ham veri karar destek raporlarına daha hızlı dönüşüyor. Aynı metodoloji farklı veri kümelerine genişletilebilecek bir altyapı oluşturuyor.
Tekrarlanabilir ticaret analitiği neden önemli
Bu çalışma veri mühendisliği, analitik düşünme ve ekonomik bağlamı aynı projede bir araya getiriyor. Portfolyodaki veri odaklı karar yapısının en somut örneklerinden biri.
Çıktı özeti
Vaka analizi tekrarlanabilir bir veri iş akışı etrafında konumlanır: toplama, temizleme, SQL destekli analiz, Streamlit raporlama ve karar destek çıktısı. Bu yapı sayfayı genel proje kartından daha denetlenebilir hale getirir.
Analitik kapsam
Projenin değeri yalnızca veri çekmekte değil; kaynak formatlarını ortak mantığa indirip aynı veri modelini farklı dönemler, sektörler veya ülke kırılımlarında yeniden kullanılabilir hale getirmesinde yatıyor. Bu da araştırma sürecini tek seferlik scraping denemesinden kalıcı analiz altyapısına taşıyor.
Kaynak ve metodoloji notu
Bu çalışma, dış ticaret verisini karar destek akışına dönüştüren pipeline mantığını anlatır. Resmi veri bağlamı için TÜİK Veri Portalı gibi birincil kaynaklar esas alınmalı; scraping çıktıları her çalışma döneminde kaynak şema değişikliklerine karşı yeniden doğrulanmalıdır.
İlgili sayfalar