Clusy Nedir? Örnek CSV ile Adım Adım Veri Analizi

Son kontrol: 27 Ekim 2026. Clusy'nin çalışma biçimi resmî belgelerden doğrulandı. Aşağıdaki veri analizi, aynı CSV ve notebook hücreleriyle yerel Python ortamında iki kez çalıştırıldı; sonuçlar bağımsız bir hesapla karşılaştırıldı. Clusy hesabında çalıştırma yapılmadı.

Clusy, tarayıcıda kullanılan AI destekli bir Jupyter notebook geliştirme ortamı. Yapmak istediğin analizi tarif ediyorsun; ajan kod hücrelerini hazırlayıp çalıştırıyor, sen de veriyi ve sonucu inceleyerek yön veriyorsun. Hücreleri okuyabilir, değiştirebilir ve yeniden çalıştırabilirsin. Temel işleyişi Clusy'nin resmî tanıtımında ve ürün belgelerinde bulabilirsin.

Bu rehberde küçük bir satış dosyasından aylık tutar çıkaracağız. Amaç, tek bir grafik üretmenin yanında hangi kayıtların hesaba katıldığını ve sonucun doğru olup olmadığını anlayabilmek. AI araçlarına yeni başlıyorsan önce Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zekâ patikasına göz atabilirsin.

Örnek dosyaları indir

Örnekteki siparişler hayalîdir; gerçek müşteri veya işletme kaydı içermez. Dosyaları indirip kendi denemen için kullanabilirsin.

• 12 satırlık örnek satış verisi — CSV
• Referans notebook — IPYNB
• Aynı analizin Python kodu — PY
• Beklenen sonuçların referans grafiği — PNG

Notebook, çalıştırılmamış boş çıktı hücreleriyle paylaşılıyor. Kodu yerelde sınadık; indirilebilir grafiği de bu referans hesap üretti. Bu grafik bir Clusy ekran görüntüsü veya Clusy ajanının ölçülmüş başarısı değildir. Python dosyası ve notebook aynı analiz adımlarını içerir; hesaplarını kendin inceleyebilmen için birlikte sunulur.

Veride ne var, hangi soruyu çözeceğiz?

CSV dosyasında beş sütun var:

• siparis_id: siparişin benzersiz örnek kimliği.
• tarih: 2026-07-02 biçiminde işlem tarihi.
• urun: Defter, Kalem veya Kupa.
• adet: satılan ürün sayısı; S008 satırında bilerek boş bırakıldı.
• birim_fiyat_tl: bir ürünün TL cinsinden fiyatı; CSV içinde ondalık ayıracı noktadır.

Sorumuz şu: Adet ve fiyatı hesaplanabilen siparişlerin temmuz, ağustos ve eylül toplamları kaç TL? Her satırda adet ile birim fiyat çarpılır; sonuçlar aya göre toplanır. Vergi, iade, gider ve kâr bilgisi bulunmadığından bu toplamları net kâr veya gerçek bir şirketin tüm cirosu olarak yorumlamayacağız.

Clusy'de ilk analizi başlat

Resmî başlangıç rehberi, bir proje açıp görevi tarif ederek notebook oluşturmayı anlatıyor. Bu örnek için küçük bir CPU projesiyle başlamak yeterli bir deneme hedefidir; plandaki güncel kullanım koşullarını işlemden önce kontrol et.

1. Clusy hesabında yeni bir proje aç.
2. clusy-ornek-satis-20261027.csv dosyasını istem yazacağın mesaja ekle.
3. Aşağıdaki istemi gönder; notebook hücreleri oluşurken hangi dosyanın okunduğunu ve hangi kontrollerin yapıldığını izle.
4. İlk sonuçları aşağıdaki beklenen değerlerle karşılaştır; farklılık varsa toplamı kabul etmeden önce ayrılan kayıtları incele.

Dosya konumu önemli: Clusy'nin veri ve dosyalar belgesine göre Datasets proje depolaması, Workspace ise kodun eriştiği çalışma alanıdır. Mesaja eklenen dosya çalışma alanına aktarılır; yalnız Files bölümünden yüklediysen ajandan dosyayı kullanmasını istemen gerekebilir. FileNotFoundError alırsan dosyanın Workspace içinde bulunup bulunmadığını kontrol et.

Kopyalayıp kullanabileceğin istem

Yüklediğim clusy-ornek-satis-20261027.csv dosyasını kullan. Önce sütunları, satır sayısını, eksik değerleri ve tekrar eden sipariş kimliklerini göster. Tarihi yıl-ay-gün biçiminde oku. Adedi eksik satırları sıfırla doldurma ve tahmin etme; ayrı bir listede nedenleriyle göster. Adet ve fiyatı geçerli siparişlerin tutarını hesapla; parayı tam sayı kuruşla işle ve sonuçları aya göre sırala. Temmuz, ağustos ve eylül için bir sütun grafik oluştur. Ham ve kullanılan satır sayılarını, ayrılan sipariş kimliklerini, aylık toplamları ve genel toplamı açıkla. Kod hücrelerini notebook'ta bırak. Beklenen değerleri ezberleyip çıktı yazmak yerine hesabı dosyadan üret; eksik bilgi nedeniyle belirleyemediğin noktaları belirt.

Bu istem; girdi, işlem, istisna ve beklenen çıktıyı birlikte tarif ediyor. Kendi verine uyarlarken yalnız dosya adını değiştirmekle yetinme; “eksik değer olduğunda ne yapılacak?” kuralını da belirle. İstemini geliştirmek için Prompt Engineering Temelleri patikasını kullanabilirsin.

Beklenen sonuç: üç ay, bir eksik kayıt

Beraberindeki CSV için kontrol değerleri şöyle:

• Ham veri 12 satır, toplamaya katılan veri 11 satır olmalı.
• S008 siparişinin adedi eksik olduğundan bu kayıt ayrılmalı. Eksik adet için satış tutarı uydurulmamalı.
• Temmuz 2026: 320 TL. Kontrol: S001 100 TL, S002 50 TL, S003 50 TL ve S004 120 TL.
• Ağustos 2026: 490 TL. Kontrol: S005 150 TL, S006 100 TL ve S007 240 TL. S008 bu toplama katılmaz.
• Eylül 2026: 500 TL. Kontrol: S009 200 TL, S010 80 TL, S011 120 TL ve S012 100 TL.
• Üç ayın hesaplanabilen toplamı 1.310 TL, yani 131.000 kuruş olmalı.

Ağustos için 490 TL, yalnız bilgisi yeterli üç siparişin toplamıdır. S008'in adedi bilinmediği için o ayın eksiksiz satış toplamını bu dosyayla belirleyemeyiz. Analizin açıklamasında bu sınırın görünmesi, grafiğin güzel görünmesi kadar önemlidir.

Referans notebook'ta bu değerler assert kontrolleriyle sınanıyor. Kontroller yalnız bu 12 satırlık örnek dosya içindir; kendi verini kullanırken sabit satır sayısı ve beklenen toplamları kendi doğrulama kurallarınla değiştir.

Sonucu doğrula, sonra yeniden çalıştır

İlk grafikten sonra ajandan kullandığı hücreleri açıklamasını iste. Şu noktalara bak:

• Eksik adet raporda açıkça görünüyor mu? S008 sessizce silinmiş veya sıfırla doldurulmuş mu?
• Tarihler doğru ayda mı? Sütunlar alfabetik metin sırasıyla değil, temmuz-ağustos-eylül olarak mı gösteriliyor?
• Adet ve birim fiyat doğru çarpılmış mı? Örneğin S007 için iki kupa × 120 TL = 240 TL olmalı.
• Hücreleri baştan çalıştırınca toplamlar aynı mı? Önceki çalıştırmadan kalan veriler yeniden eklenmiş mi?

Hata varsa tüm analizi yeniden istemek yerine sorunu tarif et: “S008'in adedi eksik; sıfır yerine ayrı raporla ve kalan satırlarla toplamı yeniden hesapla.” Resmî rehber, hücreleri elle düzenleyip yeniden çalıştırabilmeni de açıklıyor. Böylece yalnız ajan yanıtına değil, görünür hesap adımlarına dayanırsın.

Hazır koddan başlamak istersen referans notebook'u içe aktarabilirsin. Clusy, .ipynb içe/dışa aktarma desteğini belgeliyor. Yerelde çalıştıracaksan CSV ile notebook'u aynı klasöre koy; Python 3, pandas ve matplotlib ortamı gerekir. Dosyalar otomatik paket kurulumu, ağ bağlantısı veya hesap erişimi yapmaz.

Kendi verine ve projene nasıl uyarlarsın?

Önce birkaç satırlık, hassas bilgi içermeyen bir kopyayla dene. Gerçek müşteri, çalışan, sağlık veya şirket sırrı içeren dosyaları yüklemeden önce kurumunun paylaşım yetkisini ve Clusy gizlilik koşullarını değerlendir. Bu sentetik örneğin çalışması, her gerçek veri kümesinin paylaşılabilir veya aynı kurallarla analiz edilebilir olduğu anlamına gelmez.

Fiyat, kota ve hesaplama kaynakları plana göre değişebilir; güncel plan belgesini kontrol et. Bu CSV denemesi için ücretli GPU veya özel depo bağlantısı kurmak gerekmez; temel hesap mantığı verilen referans koddan da incelenebilir.

Notebook'u küçük bir uygulamaya dönüştürmek istiyorsan Fikrinden ilk prototipe rehberine geçebilirsin. İşyerindeki bir analizi geliştirmek için KOBİ'ler ve işletmeler için AI bölümündeki örnekleri incele. Denemendeki bir soruyu toplulukta veri yapısı ve hata mesajıyla paylaşabilirsin; başka araçları araştırmak için araç rehberine dön.

Düzeltme geçmişi: Önceki bir sürümde Clusy'nin temel işlevi içerik pazarlaması aracı olarak anlatılmıştı; bu tanım daha önce notebook ve veri analizi odağıyla düzeltilmişti. 27 Ekim 2026 güncellemesinde resmî belgeler yeniden kontrol edildi, indirilebilir sentetik veri ve referans analiz eklendi. Belge üzerinden doğrulanan ürün işlevleri ile yerelde hesaplanan örnek sonuçlar ayrı tutuldu.