Nə müşahidə olunur?
91+ gün əvvəl edilən rezervasiyaların 50,65%-i ləğv edilib və ya qonaq gəlməyib. 0–7 gün qrupunda bu pay 9,63%-dir. Şəhər otelində ümumi pay 41,73%, kurort otelində isə 27,76%-dir.
BAKI, AZƏRBAYCAN
Junior Data Analyst / Reporting Specialist
Otelçilikdə məlumatların üzləşdirilməsi, hesabatların hazırlanması və Power BI panelləri üzrə iş təcrübəm.
NOTİ · PORTFOLİO BƏLƏDÇİSİ
Salam! Mən Notiyəm, Davudun yaratdığı süni intellekt assistenti. Bu portfolioda sənə bələdçilik edəcəyəm. Davudun öz layihəsi olan nöqtənin loqosundakı narıncı nöqtədə yaşayıram. Nöqtə haqqında bir az sonra danışarıq. Əvvəlcə otel rezervasiyalarının təhlilinə baxaq!

01 / REAL MƏLUMATLARLA PORTFOLİO LAYİHƏSİ
Portuqaliyada bir şəhər və bir kurort otelinin PMS sistemlərindən çıxarılmış 119 390 anonim rezervasiya. Məqsəd rezervasiyanın nə qədər əvvəl edilməsi ilə ləğv payı arasındakı əlaqəni ölçməkdir.
| Qrup | Rezervasiya | Ləğv payı |
|---|---|---|
| 0–7 gün | 19 746 | 9,63% |
| 8–30 gün | 18 960 | 27,86% |
| 31–90 gün | 29 553 | 37,70% |
| 91+ gün | 51 131 | 50,65% |
91+ gün əvvəl edilən rezervasiyaların 50,65%-i ləğv edilib və ya qonaq gəlməyib. 0–7 gün qrupunda bu pay 9,63%-dir. Şəhər otelində ümumi pay 41,73%, kurort otelində isə 27,76%-dir.
Otel komandası 91+ gün əvvəl edilmiş rezervasiyalara gəlişdən əvvəl təsdiq xatırlatması göndərməyi sınaqdan keçirə və nəticəni nəzarət qrupu ilə müqayisə edə bilər.
Ləğv payı SUM(is_canceled) / COUNT(*) ilə hesablanıb. Mənbənin göstəricisi həm ləğvi, həm də qonağın gəlməməsini əhatə edir. Təhlilə 2015-ci ilin iyulundan 2017-ci ilin avqustuna qədər planlaşdırılan gəlişlər daxildir. Müşahidə səbəb-nəticə əlaqəsini göstərmir və iki oteldən kənara ümumiləşdirilməməlidir.
02 / İŞ TƏCRÜBƏSİ
GM Hotels Group MMC
2025–2026
01
Müxtəlif daxili mənbələrdən gələn məlumatları vahid formata saldım. Rəqəmləri Excel-də üzləşdirdim, uyğunsuzluqları və hesablamaları hesabat təqdim olunmazdan əvvəl yoxladım.
Nəticə Hesabatdakı rəqəmləri iş faylları vasitəsilə mənbəyədək izləmək mümkün idi.
02
Otelin əməliyyat proseslərini bir sistemdə birləşdirən PMS (Property Management System) ilə işlədim. Sadə SQL sorğuları ilə hesabat üçün lazım olan məlumatları seçdim və filtrlədim.
Nəticə Hesabat üçün uyğun məlumatları ayrıca çıxarmaq və yoxlamaq mümkün oldu.
03
Daxili hesabatlar üçün Power BI panelləri hazırladım və yenilədim. Hesabatların arxasındakı hesablamaları yoxlamaq üçün iş faylları və sənədlər hazırladım.
Nəticə Daxili komandalar əsas göstəriciləri bir yerdə izləyə bilirdi.
03 / ŞƏXSİ LAYİHƏ
Excel, Power BI, SQL və Python bacarıqlarını biznes ssenariləri üzərində məşq etmək üçün pulsuz layihələr.
01 / EXCEL · POWER BI · SQL
Sifarişləri yoxla, qaytarma göstəricilərini hesabla və nəticəni Power BI panelində göstər.
Layihəni aç ↗02 / SQL · PYTHON
SQL ilə kateqoriyaları və endirimləri müqayisə et, nəticələri Python ilə qrafikə çevir.
Layihəni aç ↗Hər iki layihədə tədris məqsədilə hazırlanmış sintetik məlumatlardan istifadə olunur.
04 / QISA VİDEOLAR
İndi isə nöqtədə paylaşdığımız iki qısa videoya baxaq. Hər ikisinin materiallarını aşağıda tapa bilərsən.
Kodla animasiya yarat, videonu montaj et və səsi avtomatik subtitrə çevir.
Bələdçini aç ↗OpenAI, Anthropic və Google-un açıq təlimatlarını, praktiki nümunələri və Machine Learning Systems kitabını tap.
Resurslara bax ↗