Veri Analisti CV Örneği
Veri analisti CV'sinde işverenler araç listesinden çok iş etkisi görmek ister: SQL, Excel, Power BI/Tableau ve tercihen Python (pandas) bilginizi hangi iş problemini çözmek için kullandığınızı anlatmalısınız. 'Dashboard hazırladım' demek yerine panoyu kimin kullandığını, hangi kararı hızlandırdığını ve raporlamada ne kadar süre kazandırdığını yazın. A/B testi, kohort, segmentasyon (RFM), huni (funnel) analizi gibi yöntem adları doğru bağlamda kullanıldığında teknik mülakat öncesinde güven oluşturur. Çalıştığınız sektörü (e-ticaret, finans, pazarlama, oyun) ve veri ölçeğini belirtin; deneyiminiz azsa GitHub portfolyosu ve örnek pano bağlantısı ekleyerek yetkinliğinizi kanıtlayın.
Öne Çıkan Görev ve Sorumluluklar
- SQL ile veri ambarından veri çekme; farklı tabloları birleştirip analiz veri setini hazırlama ve doğrulama
- Veri temizleme: eksik değer, aykırı değer ve yinelenen kayıt kontrollerini yapıp veri kalitesini raporlama
- Power BI veya Tableau ile gösterge panoları (dashboard) tasarlama, yayınlama ve güncel tutma
- Haftalık/aylık KPI raporlarını hazırlama; tekrar eden raporları sorgu ve akışlarla otomatikleştirme
- A/B testlerinin kurgusuna destek olma; sonuçları istatistiksel anlamlılık çerçevesinde yorumlama
- Segmentasyon (RFM), kohort ve huni analizleriyle müşteri davranışına dair içgörü üretme
- Pazarlama, ürün ve operasyon ekiplerinden gelen ad-hoc analiz taleplerini önceliklendirip yanıtlama
- Bulgularını yönetime sunma; analiz sonuçlarını aksiyon önerisiyle birlikte raporlama
Veri Analisti CV'sinde Aranan Beceriler
- İleri SQL: çoklu JOIN, CTE, window fonksiyonları, sorgu optimizasyonu
- İleri Excel: özet tablo, XLOOKUP, Power Query ile veri hazırlama
- Power BI (DAX, veri modelleme) ve/veya Tableau ile görselleştirme
- Python (pandas, matplotlib) veya R ile veri analizi (güçlü bir artı)
- İstatistik temeli: hipotez testi, güven aralığı, korelasyon-nedensellik ayrımı
- A/B testi tasarımı, örneklem büyüklüğü ve sonuç okuma bilgisi
- Veri görselleştirme ilkeleri ve veriyle hikâye anlatımı (storytelling)
- Google Analytics 4, Mixpanel gibi ürün ve pazarlama analitiği araçları
- İş birimi paydaşlarıyla gereksinim netleştirme ve teknik olmayan kitleye sunum
Örnek Profesyonel Özet Cümleleri
7 yıllık veri analistiyim; e-ticaret ve bankacılık sektörlerinde pazarlama ve ürün ekipleriyle çalıştım. İleri SQL (CTE, window fonksiyonları) ve Power BI ile self servis raporlama altyapıları kurdum; A/B testi tasarımı ve deney sonuçlarının istatistiksel okuması konusunda ekiplere danışmanlık veriyorum. Analizi karar aksiyonuna bağlamak en güçlü yanımdır.
3 yıldır perakende sektöründe veri analisti olarak çalışıyorum. Satış ve stok verilerini SQL ile hazırlayıp Power BI panolarına dönüştürüyorum; kampanya performansını kohort ve RFM analizleriyle ölçüyorum. Python (pandas) ile veri temizleme betikleri yazıyor, tekrar eden raporları otomatikleştirerek ekibin operasyonel yükünü azaltıyorum.
İstatistik bölümü mezunuyum ve veri analistliğine geçiş için 6 aylık bir veri analitiği bootcamp programını tamamladım. Portfolyomda SQL ile hazırladığım satış analizi, Python ile yaptığım müşteri kaybı (churn) tahmini ve Power BI'da yayınladığım iki pano bulunuyor; GitHub profilim CV'me eklidir. Junior pozisyonda öğrenme hızımla fark yaratacağıma inanıyorum.
Ölçülebilir Deneyim Cümlesi Örnekleri
- Excel'de manuel hazırlanan 14 haftalık raporu Power BI'a taşıyarak ekibin raporlamaya harcadığı süreyi haftada 12 saatten 1 saate indirdim
- Ödeme sayfası A/B testinin analizini yürüttüm; kazanan varyant dönüşüm oranını %2,3'ten %2,9'a taşıdı
- RFM segmentasyonuyla hedeflenen e-posta kampanyalarında dönüşümü genel gönderime kıyasla 2,4 katına çıkardım
- SQL sorgularını ve tablo indekslerini optimize ederek günlük satış raporunun çalışma süresini 40 dakikadan 3 dakikaya düşürdüm
- Kohort analiziyle ilk 30 günde kaybı yüksek kullanıcı segmentini tespit ettim; alınan ürün aksiyonlarıyla aylık kayıp (churn) oranı %18'den %13'e geriledi
- Veri kalitesi kontrolleri kurarak CRM'deki yinelenen müşteri kayıtlarını %6'dan %0,5'e indirdim; raporların güvenilirliğini artırdım
- Yönetim ekibi için tasarladığım günlük satış panosu 40'tan fazla kullanıcıya ulaştı; ad-hoc rapor taleplerini %35 azalttı
Bu Meslekte Sık Yapılan CV Hataları
- Araç listelemekle yetinmek: 'SQL, Excel, Power BI' yazıp bu araçlarla hangi iş problemini çözdüğünü anlatmamak
- İş etkisi olmayan teknik anlatım: 'dashboard yaptım' deyip kaç kişinin kullandığını, hangi kararı desteklediğini belirtmemek
- GitHub portfolyosu veya örnek pano bağlantısı eklememek; deneyim azken en güçlü kanıt budur
- Korelasyonu nedensellik gibi sunan abartılı iddialar yazmak; teknik mülakatta ilk sorgulanan noktadır
- SQL seviyesini kanıtsız 'ileri düzey' ilan etmek; CTE, window fonksiyonları gibi somut yetkinlikleri saymamak
- Sertifika ve bootcamp eğitimlerini proje çıktısı göstermeden alt alta dizmek
- Sektör bilgisi (e-ticaret, finans, pazarlama) ve çalışılan veri ölçeğini hiç belirtmemek