Bu yazı 13.03.2019 tarihinde perakendeanalitigi.com adresinde yayınlanmıştır. Perakende Analitiği websitesi farklı bir misyonla yoluna devam edeceği için bu yazının burada tekrar hayat bulacağını umut ediyorum. Crawlers ekibinin bir üyesi olarak kaleme aldığım bu yazıyı keyifle okumanız dileğiyle.
8–11 Mart 2019 tarihleri arasında, Türkiye’de ilk defa bir perakende firması, kendi verisini kullanarak Datathon gerçekleştirdi. Cuma günü saat 15:00’da başlayan bu maraton, Pazar günü ödüllerin verilmesi ile son buldu. Perakende Analitiği ekibi olarak bizi yakından ilgilendiren bu zorlu, keyifli ve bir o kadar da öğretici olan Datathon hakkında, kısa bir yazıyı kaleme almak istedik.
Bu yazıda,
Datathon nedir?
LC Waikiki Datathon Süreci
Program Hakkında Bilgi
Jüri ve Danışmanlar
Problemler hakkında bilgi
Birinciliği kazanan Crawlers Takımı ile kısa bir röportaj 🙂
Kısaca LC Waikiki firmasını tanıyalım.
George Amouyal, 1988 yılında bir uçak yolculuğu yaparken, önünde bulunan koltuğun cebinde bulunan dergiyi incelerken gördüğü Waikiki Adası’ndan çok etkilenmişti. Waikiki Adası’nda herkes çok mutluydu. Kurmak üzere olduğu şirkete harika bir isim bulmuştu. 1988 yılında başlay… (LC Waikiki’nin hikayesini tabi ki bu şekilde anlatmayacağız. Eğer bu hikayenin devamını merak ediyorsanız, yorum bırakabilirsiniz. Ben de size bu hikayenin tamamını anlatırım)
Kurumsal bilgiye gelecek olursak:
LC Waikiki, 1988 yılında Fransa’da çıktığı marka yolculuğuna, 1997 yılından beri LC Waikiki Mağazacılık Hizmetleri Ticaret A.Ş. çatısı altında Türk markası olarak devam etmektedir. “İyi giyinmek herkesin hakkı” felsefesi ile bugün 45 ülkede 922 mağazada uygun fiyata kaliteli ürünler sunarak müşterilerine ulaşılabilir modanın keyfini yaşatmaktadır. LC Waikiki, 2009 yılında ilk adımını Romanya’da atarak başladığı yurt dışı yatırımları ile “2023 yılına kadar Avrupa’nın en başarılı üç moda perakendecisinden biri olmayı’’ hedeflemektedir.
45 ülkede 922 mağazada hizmet sunan LC Waikiki, genel merkezinde bu organizasyona ev sahipliği yaptı.
Öncelikle Datathon nedir ve Datathon ile Hackathon arasındaki fark nedir ondan bahsedelim.
Wikipedia’daki tanıma göre, “A Hackathon is a design sprint-like event in which computer programmers and others involved in software development, including graphic designers, interface designers, project managers, and others, often including domain experts, collaborate intensively on software projects.”
“Hackathon; bilgisayar programcılarının ve yazılım geliştirme sürecinde olan grafik tasarımcıları, ara yüz tasarımcıları, proje yöneticileri ve alanında uzman kişilerin dahil olduğu, genellikle bir yazılım projesi üzerinde çalışılan etkinliktir.”
Datathon ise, Hackathon’da yapılan çalışmaların merkezinde veri olan versiyonudur. Bir yazılım projesi geliştirmek yerine, sunulan bir veri setinin amaca uygun olarak çözümlenmesi veya hedef değerlere en yakın sonuca ulaşmayı hedeflemektedir.
Şimdi kısaca bu etkinlik hakkında bilgi verelim.
Moda Perakendesinin öncü firması, bir Datathon düzenlerde katılım az olur mu? Tabi ki olmaz. 400 kişi başvurmuş.
Bu kadar çok başvuru olunca, bir ön eleme yapılmasına karar verilmiş. Etkinlikten 1 hafta önce, katılımcılara ufak bir problem yollandı. E-Ticaret müşterilerinin sitede kalma süreleri, açtıkları sayfalar, session sayıları, bounce rateleri, vs. gibi değerler ile alışveriş yapıp yapmadıkları verilmişti. Ekiplerden, bu verileri kullanılarak bir model kurmaları isteniyordu. Belirlenen zamanda bu modeli yollayanlar arasından, Datathon’a katılacak ekipler belirlendi.
Gelelim ana etkinliğimize.
Etkinlik ilk duyurusu yapıldığında 2 ana kategori verilmişti. Birincisi “Satışı Keşfet”, İkincisi ise “E-Ticareti Keşfet”. Bu iki kategoriyi görünce, dışarıdan biri olarak içeriği merak ettik. Acaba detayda ne sorulacak. Daha doğrusu bu iki güne sığdırılacak bir problem ne olacak diye. Ardından, etkinlik yaklaştıkça detaylar su yüzüne çıkmaya başladı. Ekiplerin 3 problemden birini seçmesi istendi.
Satış Tahmini
Churn Tahmini
Görüntü İşleme
Etkinlik başladığı ilk gün, şirket yetkilileri sahneye çıkarak, problemleri ve bu problemlerin çözümünden ne beklediklerini anlattılar. Sunumların sonunda, konularını seçen ekiplere veri setleri ve bu veri setlerinin açıklamaları verildi. Normalde Hackathonlarda, etkinlik boyunca aynı mekanda kalınır ve kimse eve gitmeden gece gündüz çalışılır. Hatta, uyku tulumlarında, belirlenen koltuk alanlarında uyunur. Fakat LC Waikiki’nin düzenlediği bu etkinlik, sadece gündüzleri yapıldı. Sabah ve akşamları katılımcılar servislerle ulaşımlarını sağladılar. Bunun tam olarak nedenini bilmesek de, katılımcı sayısının çok fazla olması, iş güvenliği, bilgi güvenliği (ISO 27001), sağlık vs. gibi nedenlerden biri olduğunu düşünüyoruz. Zaten yarışmayı kazanmak isteyen ekiplerin, eve gittiklerinde sabahlayıp yarışmayı kazanmak için ellerinden geleni yaptıklarını tahmin ediyoruz.
Problemlerin detaylarına geçmeden önce Ödülün ne olduğunu hatırlayalım. Birinciye tam 15.000TL, İkinciye 10.000TL, üçüncüye ise 5.000TL ödül verildi. Diğer etkinliklerle kıyaslandığında ödülün iyi olduğunu söyleyebiliriz.
Yazıyı buraya kadar okuduysanız, bu etkinlik hakkında övgüyle bahsettiğimizi anlamışsınızdır (biraz fazla mı övüyoruz). Bunun bir nedeni de, Jüri ve Danışmanların kalitesi. Hepsi birbirinden değerli ve sektörün önde gelen “iş insanları”. Jüri, Şampiyonlar Ligi gibi. Perakende denince akla gelen herkes orada. Jüride bulunan 4 kişiyi yakinen tanıyorum ve diğer kişileri de uzun zamandır takip ediyorum ve hepsi örnek aldığım kişiler.
Danışmanlar, her biri alanında uzman kişiler. Öğretim Üyeleri, farklı sektördeki profesyoneller, bu alana hayatını adamış eğitmenler, yazarlar ve tabi ki LC Waikiki çalışanları (Kalp).
Bu listede ismi olmayan fakat, katılımcılarla ayrı ayrı ilgilenen, Amazon (AWS), Google (Cloud) ve Microsoft (Azure) yetkililerine de buradan bir selam çakmamız lazım. Etkinliğin en başından sonuna kadar, ekiplerle ilgilenip destek verdiler.
Şimdi gelin, kısaca problemlerden bahsedelim.
Satış Tahmini
Satış Tahmini probleminden bahsetmeden önce Ürün Hiyerarşisi nedir onu kısaca anlatalım.
Bir perakende şirketinde, şirketi daha verimli yönetmek ve metrikleri doğru takip etmek için ürün, lokasyon, zaman hiyerarşilerine ihtiyaç duyulur. Bunun bir nedeni de, şirketteki personellerin konumlandırmasını doğru yapmaktır. Ürün hiyerarşisinde hem markalara hem cinsiyetlere hem de satın alma yapılan ürün cinsine göre şekillenmektedir.
LC Waikiki bu problemde, Mağaza-Gün-Class seviyesinde (Neee?) tahmin yapılmasını istemekteydi. Verdikleri train veri seti ile modeli geliştirip, test için hazırlanan veri setinde belirlenen metriklere göre modelin başarısı ölçülecekti.
Moda Perakendesinde tahmin üzerine uzun süre çalışmış biri olarak, problemin zor olduğunu söyleyebilirim. Zor olması aslında çok süper bir şey. Kolay bir şey olsaydı herkes çözerdi 🙂
Probleme zor dememin 2 nedeni var.
Moda Perakendesini bilmeyen kişiler için hiyerarşiyi, değişkenleri, teknik terimleri yani veriyi anlamak çok kolay değil
Veri çok büyük 🙂 Ekipler, model kurup train etmeye başlayınca bunu çok iyi anlamışlardır.
Churn Tahmini
Churn analizi ya da Tahminin de amaç, sizi terk edecek müşterilerin tespit edilmesidir. Eğer bu müşterileri öncede tespit ederseniz, onlar sizi terk etmeden önce aksiyon alıp sizden alışveriş yapmaya devam etmesini sağlayabilirsiniz.
Bu problemde de, Churn olacak müşterilerin tahmini ve Churn’e sebep olan etkenlerin ilişkilerinin ortaya çıkarılması beklenmekteydi.
Görüntü İşleme
Katılımcılara verilen ürün görsellerinden, ürünlerle ilgili özelliklerin (Cinsiyet, Renk, vs.) bulunması istenmekteydi. Bu sonuçlar gerçek verilerle karşılaştırılıp doğruluğa göre puanlanacaktı.
3 problemde birbirinden güzel ve zor. Fakat benim fikrimi soracak olursanız en zoru, Satış Tahmini problemi. Hem veri büyüklüğü, hem karmaşıklığı, hem de iş bilgisi gereksinimi nedeniyle zor olduğunu düşünüyorum. İkinci zor proje Görüntü İşleme. Verilen görüntülerin kalitesini ve boyut farklılıklarını bilmediğim için bunu söylüyorum. Eğer hepsi standart ise ve doğru kütüphanelerle çok da zor olmayabilir. Churn Tahmini ile ilgili literatürde bir çok çözüm bulunduğu için daha kolay yapılacağını düşünüyorum. Ama verinin kirli olma olasılığı ve samanlıkta iğne aramaya götüreceği için seçeceğim en son proje olurdu.
Şimdi bu yazının sürpriz kısmına gelelim. LC Waikiki Datathon’u kazanan ekip Crawlers oldu. Geçtiğimiz gün, bu harika ekiple röportaj yapma şansı buldum. Açıkçası uzun zamandır kendilerini tanıdığım için bu isteğimi kırmadılar ve sorularıma samimiyetle cevap verdiler. Gelin bu cevapları beraber okuyalım.
Crawlers ekibi üyeleri
Yavuz Selim Elmas — Borusan — Dijital Pazarlama Yöneticisi
Yasin Sancaktutan — TRT World — Veri Bilimci
Burak Suyunu — Boğaziçi Üniversitesi — Bilgisayar Mühendisliği Araştırma Görevlisi
Berk Baytar — TRT World — Yazılım Geliştirme Uzmanı
Mehmet Emin Öztürk — Afiniti — Veri Bilimci
Sabri: Kısaca Crawlers ekibini tanıtır mısınız?
Yasin: İlk ben cevap vermek istiyorum. Crawlers, birbiri ile vakit geçirmesini seven ve birlikte yaptığı her şeyden keyif alan genç bir ekip. Ben hepsi ile çalıştığım kurum dolayısıyla tanıştım, hatta üçümüz daha önce aynı ekipte bulunduk. (Ben, Mehmet Emin ve Burak)
Berk: Ekibimiz Yasin’in de belirttiği gibi aslında daha önceden beraber çalışmış kişilerden oluşuyor. Bu yüzde hepimiz birbirimizin yeteneklerini ve özelliklerini bildiğimiz için çok hızlı iş dağılımı yapabiliyoruz.
Mehmet Emin: Farklı bir deyişle, biz farklı yetkinlikleriyle birbirini tamamlayan 5 Data Sapiens’ten oluşuyor. Yavuz ekibin motivasyon kaynağı, Yasin tecrübeli bir data scientist, Berk rate limitlerin karşı koyamadığı bir crawler, Burak her konuya adapte olabilen joker bir developer ve veri bilimci, ben de kendini veri bilimi konusunda yetiştirmeye çalışan biriyim.
Burak: Biz vakti zamanında yolları TRT World’de kesişmiş, veri bilimine meraklı 5 kişiyiz. Birlikte vakit geçirmeyi seven kişiler olduğumuz için, farklı yollarda devam etsek bile görüşmeye devam ediyoruz. Her ay mutlaka bir öğlen yemeğini (lahmacun partisi) beraber yiyoruz ve sektörlerimiz hakkında konuşuyoruz.
Yavuz: Aslında bu bizim ekip olarak ilk hackathonumuz değil. Crawlers ekibi ile geçtiğimiz yıl Türk Hava Yolları Travel Hackathon’da 300 Takım arasından katilim hakki kazanan 30 takımdan birisi olduk, kendi sınıfımızda ise finale kalarak son 12 takımdan birisi olduk. Ayrıca Mercedes Benz Hackistanbul için yapılan 1000 başvuru arasından, shorlist edilen ekipler arasına girdik. Kişisel başarılardan ayrı ayrı bahsetsem tabi ki bu röportaj bitmez. Fakat Berk’in 2 adet Google Developers Challenge Ödülü , Mehmet Emin’in de geçtiğimiz yıllarda B/S/H’ın düzenlediği hackathonda birinciliği bulunuyor.
Sabri: Harika bir ekip. Açıkçası başarınızdaki en büyük etkenlerden biri sanırım birbirinizi tamamlamanız. Saf Veri Bilimciler yerine, hem data engineer, hem developer, hem veri bilimi hem de sunum ve pazarlama yeteneklerini birleştirmişsiniz. Birinciliğe şaşırmamak gerekir. Datathon’da 3 ayrı problem vardı. Satış Tahmini, E-Ticaret Churn ve Görüntü İşleme. Siz hangi problemi seçtiniz ve neden?
Yasin: Aslında başvuru esnasında Churn Analizi problemini seçmiştik. Hackathon günü Satış Tahmini projesinin hem önemi hem de problem tanımının iş sahipleri tarafından daha iyi yapılmasından dolayı konu değişikliğine gittik. LC Waikiki gibi senede yüz milyonlarca ürün satan bir perakende şirketinin süreçlerine ufak bir etkimizin bile onlar için çok şey ifade edeceğini düşündük. Ayrıca Satış Tahmini, görünürde çözülmesi en zor problem olduğu için burada yapacağımız iyi bir modelin bizi sadece bu kategoride değil, tüm yarışmada birinci yapacağını fark ettik. Bu sebeplerden dolayı konumuzu bu şekilde belirledik.
Burak: Bu problemi seçmemizin temel olarak iki sebebi vardı aslında. İlk olarak verinin kendisi ve zenginliği heyecan vericiydi. Üzerinde denenebilecek bir çok şey vardı. İkinci olarak ise satış tahmini problemi diğer problemlerden daha zor gözükse de sektör için daha değerli olduğunu düşündük.
Yavuz: LC Waikiki’nin 2017 yılı cirosu 12.2 Milyar TL, 2018 yılı rakamları açıklanmadı diye biliyorum ama hedeflerinin 16.2 Milyar TL olduğunu, bunun da yüzde 33 bandında bir büyümeye tekabül ettiğini görüyoruz. Bu ölçekte ve bu büyüme hızında LC Waikiki için en çok değer satış tahmini alanında yürütebileceğimizi düşündük, bundan dolayı satış tahmini konusunu seçtik, ve iyi ki de seçmişiz gerek LCW satış planlama ekibinin mentorlugu gerek bu alanda tecrübeli endüstri liderlerinden aldığımız öngörüleri, kurduğumuz modelle harmanlayınca çok güzel ve tatmin edici sonuçlar ortaya çıktı.
Mehmet: Ve satış tahminine odaklandık, çünkü aldığımız izlenimlere göre en zor ve aynı zamanda kıymetli problem satıştı. Churn probleminde kendimizi öne çıkaracak pek bir derinlik olmadığını düşündük. Görüntü işleme alanında da çok tecrübemiz yoktu. Bu sebeple zoru seçtik.
Berk: Bu konunun önemini anlamaya ek olarak, veri kalitesi ve derinliği olarak diğerlerinden çok daha üstündü. Hem temiz hem de büyük bir veri bulunuyordu. Bizim için gerçek bir meydan okumaydı.
Sabri: açıkçası ben de olsam, bu problemi seçerdim. Fakat Satış tahmini bu problemler arasında en zoruydu. Problem ile ilgili yaşadığınız zorlukları ve nasıl aştığınızı kısaca anlatabilir misiniz?
Yasin: Öncelikle perakende hakkında çok fazla bilgiye sahip değildik. Verideki öznitelikleri tam olarak anlamak için hem verilen doküman üzerinde kendimiz çalıştık hem de konu hakkında sektörün en iyisi olan mentorumuzdan (Adı bizde saklı 🙂 ) destek aldık. İkinci sıkıntımız ise verinin büyüklüğü ile ilgiliydi. 93 milyon satırlı bir veriyi her ne kadar elinizde bulut altyapısında çalışan çok güçlü makineler olsa bile bazı darboğaz sıkıntıları nedeniyle işlemeniz çok zorlaşıyor. Modelimiz çok yavaş çalışıyordu, iterasyon yapmamız da güçleşiyordu. Bulut sağlayıcımızın bize sağladığı neredeyse sınırsız kaynaklar sayesinde bir kaç çok güçlü makinede farklı modeller eğiterek bu problemin üstesinden geldik.
Burak: Sanırım en büyük zorluk bizim için zaman oldu. Veriyi ilk defa cuma günü Datathon’da gördüğümüzde hem verinin büyüklüğü hem de verinin zenginliği karşısında şaşırmadık desek yalan olur. Vaktimizin büyük kısmını bu veriden çıkarılabilecek ekstra özelliklere ayırdık ve veriye bir çok yeni bakış açısı getirdik. Her ne kadar ekibimiz ne yaptığını bilen insanlardan oluşsa da Yasin’in dediği gibi verinin çok büyük olması sebebiyle (Eğitim: 90M+ Test: 30M+ satır) işlemlerin yapılması uzun vakit alıyordu. Tam bu sırada Amazon’un bize sağladığı neredeyse sınırsız bulut bilişim desteği ilaç gibi geldi. Bunu tekrar tekrar söylüyoruz çünkü Amazon hızır gibi yetişti. Süre dolduğunda hala daha aklımızda modele yetiştiremediğimiz, ekleyemediğimiz özellikler kalmış olduysa da; verilen süre içerisinde en doğruya yakın özellikleri ve modelleri seçerek başarıya ulaştığımızı düşünüyorum.
Mehmet Emin: Ben biraz teknik detay vereyim. Burada teknik detay anlatmamız problem olmaz herhalde.
Sabri: Olursa kazandığınız paradan keseriz:)
Mehmet Emin: 🙂 Öncelikle büyük hacimde bir veri paylaşıldığı için 380 GB’lık belleğe 96 core işlemciye sahip makinelerde dahi sık sık bellek hatası aldık. Bu nedenle de aklımıza gelen birçok fikri uygulamakta zorlandık. Bunu aşmak için günlük seviyede tahminlerden önce veriyi haftalık seviyeye indirgeyip çok daha fazla değişken üreterek model kurma şansı bulduk. Bu şekilde aldığımız haftalık sonuçlarla günlük tahmin modelimizi besledik. Bu yaklaşım validasyon RMSE skorumuzda %20 iyileşme sağladı.
Bunun yanında günlük tahmin modelimizi daha da iyileştirmek özel günlerle alakalı çok anlamlı bir değişken ürettik. Bayramlar ve Anneler günü gibi özel günleri binary değişkenlerle temsil etmek yerine bu özel günlere kalan gün sayılarını hesapladık. Çünkü çoğunlukla özel günlerimize o gün değil öncesinde hazırlık yapıyoruz. Aldığımız geri bildirimlere göre bu değişken LC Waikiki’de şimdiye kadar hiç kullanılmamış.
Meteorolojinin satışla korelasyon içerisinde olduğunu bildiğimiz için ani hava değişimlerini hesaba katmak adına günlük sıcaklık farklarını da modelimize dahil ettik.
Ayrıca Mağaza ve Class gibi birçok sayısal görünümlü kategorik değere de ayrı ayrı odaklanarak kendi karakterlerine göre Target Encoding, Dummification, Label Encoding gibi farklı yöntemler uygulayarak modelimize ekledik.
Berk: En büyük problemimiz memory hatalarıydı bize verilen dataset büyüktü ve train etmesi çok uzun sürüyordu. Tercih ettiğimiz cloud provider Aws Cloud’du bize 500$ kredi verilmişti bir süre kadar küçük serverlar ile çalıştık son gün ise en büyüklerine geçtik ve ciddi anlamda rakiplerimize train süresinde fark attığımızı düşünüyorum.
Yavuz: Verilen datanın büyüklüğü model kuran arkadaşlarımızı özellikle zorladı, ama gerek AWS desteği gerekse sabırla 😎 bunu bir şekilde aştık diyebilirim. Teşekkürler AWS 🙂
Sabri: Son olarak eklemek istediğiniz bir şey var mı?
Berk: Bu tarz yarışmaların artması gerektiğini düşünüyorum. LC Waikiki çok iyi hazırlanmıştı ve verilen datasetler çok açıklayıcıydı. Bizden sadece probleme odaklanmamız beklenmişti. Emeği geçen herkese teşekkür ederim.
Yasin: Program her açıdan çok başarılıydı. Mentorlar bizlerle sürekli ilgilendiler, sorularımızı cevapladılar. Problemler ve veri setleri de çok ilgi çekiciydi. Ülkemizde mevcut hackathonların yanında bu şekilde veri yoğunluklu datathonların da olmasını çok isteriz. Buradan emeği geçen herkese ve sizlere de teşekkür ederiz.
Yavuz: LC Waikiki Datathon bizim için çok güzel bir tecrübeydi, düzenleyen ekibi ayrı ayrı tebrik etmek lazım. Veri konusunda uzman arkadaşlarımın aktardığına göre paylaştıkları veriler son derece temizdi. Görebildiğimiz kadarıyla sadece böyle bir etkinlik yapmak için yapılmış değildi, ben özellikle bizimle birebir ilgilenen IT’den sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Şerafettin Özer’e çok teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca pazar günü aksam saatinde 1.lik ödülünü LC Waikiki CEO’sundan almak da üst yönetim düzeyinde bu tarz etkinliklere ne derece önem verildiğinin ayrıca göstergesi .
Mehmet Emin: LC Waikiki’ye yeterince teşekkür edildi. Ben ekibimize teşekkür etmek istiyorum. Bu muhteşem ekibin bir parçası olarak böyle bir başarı elde ettiğimiz için çok mutluyum. Bu etkinlik aldığımız neticenin yanında önce ömür boyu unutmayacağımız güzel bir anı olarak kalacak zihinlerimizde.
Burak: LC Waikiki ve ekibe teşekkür edildiğine göre, ben de ekibimizin abisine teşekkür etmek istiyorum. Başta ne kadar ekibimiz 5 kişiden oluşuyordu dediysem de; arka planda bizi mentörlüğüyle ve bilgisiyle aydınalatan; veriyi farklı şekillerde görmemizi sağlayan Sabri Suyunu’ya (evet kendisi abim oluyor) teşekkür etmeden olmazdı 🙂
Sabri: Ben hepinize ayrı ayrı teşekkür ederim. Hepinizi tekrar tebrik ederim. Gerçekten harika insanlarsınız. Bu röportaj vesilesi ile LC Waikiki’yi de böyle güzel bir organizasyonu düzenledikleri için tebrik ediyorum. Ellerinize sağlık
Son söz olarak, gerçekten kaliteli bir etkinlikti. Özetleyecek olursak,
Kaliteli Problemler
Kaliteli Jüri ve Danışmanlar
Kaliteli altyapı sağlayıcıları ve Teknik Destek
Kaliteli mekan
CEO’sundan uzmanına kadar sahiplenilmiş bir organizasyon
Bu organizasyonun sonucunda hem LC Waikiki, hem yarışmacılar, hem de servis sağlayıcılar kazandı. Organizasyonu düzenleyen ve ekiplerle yakından ilgilenen Şerafettin Özer Bey ile Ahmet Kalafat’a ve tüm Datathon ekibine tebriklerimi iletiyorum. Perakende sektörüne ve diğer sektörlere örnek olması temennisi ile.
Datahon Websitesi: http://datathon.lcwaikiki.com/
LC Waikiki Analytics Ekibinin yayınladığı medium yazısı: https://medium.com/lcw-analytics/bir-datathonun-anatomisi-lc-waikiki-datathon-2019-a55606117bcb
Boğaziçi Üniversitesi Haberler: https://haberler.boun.edu.tr/tr/haber/verinin-sihirbazlari-datathon-da-buyuk-odulu-aldi
Boğaziçi Üniversitesi MIS Haberler: http://www.mis.boun.edu.tr/new/bolumumuz-ogrencilerinden-yavuz-selim-elmasin-takimi-lc-waikiki-datathonda-birinci-oldu
Yazar suyosunuYayın tarihi 01 Haziran 2020 Kategoriler Big Data, İş Analitiği, LC Waikiki, Machine Learning, Perakende Analitiği, Veri BilimiEtiketler ahmet kalafat, berk baytar, burak suyunu, churn, Crawlers, datathon, görüntü işleme, hackathon, lc waikiki, lcwaikiki, mehmet emin öztürk, mustafa küçük, Perakende Analitiği, sabri suyunu, Satış Tahmini, yasin sancaktutan, yavuz selim elmasLC Waikiki Datathon 2019 için bir yorum yapın	