Dashboard Oluşturucu
Hangi metriklerin gerçekten karşılaştırılabileceğini gösterir.
Pazarlama ve büyüme verisi için bir Claude Code eklentisi. Grafik çizmeden önce hangi metriklerin karşılaştırılabilir olduğunu kontrol eder; yanıltıcı olacak eşleşmeleri dışarıda bırakır.
- 11 dashboard şablonu
- Repoda gerçek hesap verisi yok
Kaynak: references/comparability-rules.md §2.1
Her aşama aynı veri üzerinde bir kez çalışır. Dashboard ve sunum aynı analizin iki farklı çıktısı, iki ayrı hesap değil.
Karşılaştırılabilirlik kontrolü
Her sayı gösterilmeden önce sınıflandırılır.
Sayılar dört sınıfa ayrılır.
| Sınıf | Kural |
|---|---|
| Doğrudan | Aynı sayım birimi, payda, attribution penceresi/modeli, tarih tabanı. |
| Dönüştürülebilir | Sadece birim ya da ölçek dönüşümü. Başka hiçbir şey farklı değil. |
| Koşullu | İkisi de geçerli ama farklı soruları yanıtlıyor. Her birini ayrı belirt, sıralama. |
| Karşılaştırılamaz | Tanımların kendisi farklı. Reddet ve farkın mekanizmasını adlandır. |
- Ne soruldu
- Meta ve LinkedIn'i ROAS'a göre sıralamak.
- Neden başarısız
- LinkedIn hesabı önerilen 90 günlük tıklama / 90 günlük görüntüleme penceresinde; Meta'nın varsayılanı 7 günlük tıklama / 1 günlük görüntüleme / 1 günlük etkileşim. LinkedIn 90 kat daha uzun bir görüntüleme penceresine kredi veriyor.
- Yine de söylenebilen
- her platformun ROAS trendi kendi önceki dönemine karşı geçerli.
- Karşılaştırılabilir yapmak için
- İkisini de 7 günlük tıklama / 1 günlük görüntüleme ile yeniden çek ya da bir geo holdout ile çöz. Attribution'lu ROAS bunu hiçbir pencerede yanıtlamaz.
Bir sayıya güvenilmeden önce
Her metrik etiketlenir, her veri seti kontrolden geçer.
Analiz başlamadan önce iki kontrol çalışır. Metrik eşlemesi ne kadar güvenilir, veri kalitesi sorunu ne kadar ciddi.
- KesinTanımlanmış bir platformun bilinen, adlandırılmış alanı.Doğrulanmış bir GA4 dışa aktarımından purchaseRevenue.
- ÇıkarımÇok olası, ama belirtilmiş bir varsayıma dayanıyor.media_cost adlı bir sütun neredeyse kesin harcamadır; hangi maliyet kapsamı olduğu belirsiz.
- BelirsizBirden çok tanım uyuyor, hiçbiri kesin değil. Asla sessizce seçilmez.Sade bir "revenue" sütunu brüt, net, sadece satın alma ya da GMV olabilir.
- EngelleyiciEtkilenen dilimin analizini durdurur.Birincil anahtarda tekrar var ya da beyan edilen kırılım tutmuyor.
- UyarıHesaplanır, ama uyarı satır içinde belirtilir.Bir analiz sütununda %5-50 null ya da açıklanamayan 3σ sıçraması.
- BilgiVeri alma özetinde bir kez belirtilir, tekrarlanmaz.Küçük adlandırma farkı, yuvarlama farkları.
İçgörü kontrolü
Bir bulgu gösterilmeden önce sekiz sorudan geçer.
Puan yok, kural var. İlk üç soruyu geçemeyen bulgu hiç gösterilmez.
"İlk üç kontrolden geçmeyen bulgu gösterilmez."
| # | Soru |
|---|---|
| 01 | Değişiklik gerçek mi?Hayırsa: Gösterilmez. Bu bir veri bulgusu, iş bulgusu değil. |
| 02 | İstatistiksel olarak desteklenebilir mi?Hayırsa: Gösterilmez. Yüzde işareti takmış gürültü. |
| 03 | Önemli mi?Hayırsa: En fazla Düşük, genelde gösterilmez. |
| 05 | Ekonomik olarak önemli mi?Hayırsa: En fazla Orta. |
| 08 | Aksiyona dönüştürülebilir mi?Hayırsa: Orta ya da Düşük. Gerçek ama acil değil. |
Etiketler
- Kritik1-3 ve 5'i geçer, aksiyona dönüştürülebilir, açık alternatif açıklama yok.
- Yüksek1-3'ü geçer, aksiyona dönüştürülebilir ama bir açık soru açıkça belirtilmiş.
- OrtaGerçek ve destekli, ama henüz ekonomik olarak ölçeklendirilmemiş ya da aksiyona dönüştürülmemiş.
- DüşükGerçek, küçük ya da bir bağlam/koruma metriği.
- Gösterilmez1, 2 ya da 3. soruyu geçemez. Bir iş gözlemi olarak hiç gösterilmez.
Dashboard'lar ve Sunumlar
11 şablon. Yalnızca verinin desteklediği olanlar sunulur.
İki tür şablon var. Karma, çok alanlı veri setleri için olanlar ve tek bir belirli veri şekli için olanlar. Aynı analiz dashboard ya da sunum olarak çıkar.
Yönetici Özeti
Büyüme sağlıklı, verimli ve kârlı mı?
Büyüme ve Kullanıcı Kazanımı
Kullanıcıları nereden ve ne kadar verimli kazanıyoruz?
Yaşam Döngüsü ve CRM
Mevcut kullanıcıları ne kadar etkili aktive ediyor, elde tutuyor ve gelire çeviriyoruz?
Kapsamlı Büyüme Görünümü
Tüm büyüme sistemi bize ne söylüyor?
E-ticaret ve Gelir
İyi satıyor muyuz, kime satıyoruz?
SaaS / Abonelik
Abonelik tabanı sağlıklı mı ve sürdürülebilir şekilde büyüyor mu?
Mobil Uygulama ve Mağaza
Uygulama mağazalarda nasıl performans gösteriyor, insanlar kalıyor mu?
Web Analitiği
Ziyaretçiler sitede nasıl davranıyor, onları oraya ne getirdiğinden bağımsız olarak?
Tek Kanal Derinlemesine İnceleme
Bu tek kanal kampanya kampanya gerçekte nasıl performans gösteriyor?
Kaynaklar Arası Uzlaştırma
Bu iki platform neden uyuşmuyor, hangisine ne için güvenmeliyim?
SEO ve Organik Arama
Organik arama gerçekten insan getiriyor mu, ne için?
Şablon seçimi üç filtreden geçer. Verinin şekli, iş sorusu, eldeki kanıt. Elle seçilen sektör şablonu yok.
Kurulum
Reponun kendi README'sinden üç kurulum yolu.
- 1
Eklentiyi Claude Code'a ekle
/plugin marketplace add ali-demirbas/dashboard-builder/plugin install dashboard-builder@dashboard-builder - 2
Testleri çalıştır
Reponun test paketini çalıştırır.
python3 -m unittest discover -s tests -v - 3
Repoyu oku
SSS
Sık sorulan sorular
Uyuşmayan sayıları düzeltiyor ya da uzlaştırıyor mu?
Hayır. Neden uyuşmadıklarını açıklar ve her birinin gerçekte ne için geçerli olduğunu söyler. Karşılaştırılabilirlik kontrolü uyuşmazlığı sınıflandırır (attribution penceresi, payda, sayım birimi); kazanan seçmez, ikisini ortalamaz. Buradaki uzlaştırma tek bir rakam üretmek değil, farkın mekanizmasını adlandırmak.
11 dashboard şablonundan hangisini sunacağına nasıl karar veriyor?
Üç şeye sırayla bakar: verinin yapısı neyi destekliyor, hangi iş sorusu soruluyor ve veri bunu ne kadar güvenilir biçimde yanıtlayabiliyor. Yalnızca üçünü de geçen şablonlar sunulur; verinin desteklemediği bir sektör şablonu zorla seçilmez.
Bazen neden 5'ten az gözlem, hatta hiç gözlem çıkmıyor?
Her aday bulgu gösterilmeden önce sekiz kontrolden geçer: hareket gerçek mi, istatistiksel olarak desteklenebilir mi, anlamlı mı, ekonomik etkisi var mı, aksiyona dönüşebilir mi ve benzeri. İlk üç kontrolden birini geçemeyen bulgu gösterilmez; veri daha fazlasını desteklemiyorsa çıktı kısa kalır.
Repo gerçek hesap ya da işletme verisi içeriyor mu?
Hayır. Reponun kendi bakım kuralları buna izin vermiyor. Her örnek ve test verisi ya sentetik ya da kaynağı gösterilen bir kamu verisi. Gerçek bir hesap dışa aktarımı yok.
Yaptığım işler seninkilerle kesişiyorsa konuşalım.
Growth, CRM, ölçümleme ya da buradaki projelerden biri hakkında yazabilirsin. Bir soru, bir itiraz ya da sadece merhaba; hepsi olur.