---
title: Data
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/data/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/data/
last_updated: 2026-06-20
---

# Data

> Analytics and data query patterns for metrics, dashboards, reports, KPIs, and funnel analysis

Önemli metrikler için bir analitik ve raporlama sorgu deseni kütüphanesi: aktif kullanıcılar, büyüme, tutundurma kohortları, hunileri ve gelir. Uyarlanmaya hazır SQL'i bir olay izleme şeması ve panel bileşenleriyle birleştirir; böylece toplama mantığını sıfırdan yazmak yerine güvenilir KPI'lar ve görselleştirmeler kurarsınız.

## Ne için kullanılır
- Aktif kullanıcıları (günlük, haftalık, aylık) ve yapışkanlık oranlarını hesaplamak
- Kohort tutundurma ve haftadan haftaya büyüme analizleri kurmak
- Ziyaretten satın almaya kadar çok adımlı bir dönüşüm hunisi ölçmek
- Gelir metriklerini hesaplamak: tekrar eden gelir, kullanıcı başına gelir, yaşam boyu değer
- İstemci tarafı izleme için yapılandırılmış bir analitik olay şeması tanımlamak
- İndeksler ve materialize görünümlerle yavaş toplama sorgularını optimize etmek

## Faydalar
- Tahmin yürütmek yerine kanıtlanmış sorgu desenleriyle hızla güvenilir KPI panelleri kurun
- Kohort ve adım dönüşüm analizleriyle tutundurma ve huni kayıplarını erken yakalayın
- İndeksli sorgular ve materialize toplamlarla panelleri yük altında hızlı tutun
- İyi yapılandırılmış bir olay şemasıyla ürün davranışını tutarlı şekilde izleyin

## Ne içerir
- Aktif kullanıcı, yapışkanlık, kayıt ve büyüme oranı için kullanıcı metrik sorguları
- Bir kohort tutundurma SQL deseni ve çok adımlı bir dönüşüm hunisi sorgusu
- Tekrar eden gelir, kullanıcı başına ortalama gelir ve yaşam boyu değer için gelir sorguları
- Tipli bir analitik olay arayüzü ve istemci tarafı bir izleme fonksiyonu
- Metrik kartları ve zaman serisi grafikleri için yeniden kullanılabilir panel bileşenleri
- İndeksler ve yenilenebilir materialize görünümle sorgu optimizasyon desenleri

## Kimler için
Bir SQL veri deposu üzerinde metrik panelleri, KPI raporları ve huni analizleri kuran geliştiriciler ve analistler.

## Nasıl çalışır
Skill ham event'ten karar verdiren dashboard'a kadar tam olarak bu analitik kurulum döngüsünü koşar. Kara kutu yok, yaptığı iş şu:
1. Şemaya tablodan değil sorudan başlar: bu veri nasıl sorgulanacak sorusu tasarımı belirler; sonra RLS, uygulama seviyesi yetkilendirme ve girdi doğrulamayla katman katman savunur.
2. Çekirdek metrik SQL'ini muğlak değil net tanımlar: DAU, WAU, MAU ve yapışkanlık oranı; window fonksiyonlarıyla haftalık büyüme; her kayıt haftasını sonraki haftalar boyunca izleyen kohort tutundurma analizi.
3. Dönüşüm hunisini tek sorgu olarak kurar: sayfa görüntülemeden satın almaya her adımda tekil kullanıcı sayılır, adımdan adıma yüzdeler ve genel dönüşüm çıkar; sızıntı noktası tek tabloda görünür.
4. Gelir tarafını aylık MRR, ödeyen kullanıcı başına ARPU ve hem ortalama hem medyan LTV ile kapatır; birkaç büyük müşteri ortalamayı çarpıtır, dürüst hikayeyi medyan anlatır.
5. Tipli bir event takip şeması teslim eder: her event id, ad, kullanıcı ve anonim kimlik, zaman damgası, özellikler ve UTM kampanya verisi dahil bağlam taşır; dağınık çağrılar yerine tek track() implementasyonundan geçer.
6. Dashboard yavaşlamadan önce optimize eder: sık sorgu yollarına bileşik indeksler, pahalı toplamalar günlük yenilenen materialized view'lara; işi saklama politikası ve gizlilik uyumu kontrol listesiyle kapatır.

## Sık sorulanlar
### Bunlar SQL kalıpları. Belirli bir veritabanı mı varsayıyorlar, yoksa kendiminkine mi uyarlarım?
Uyarlamaya hazır SQL olarak yazılmışlardır, dolayısıyla tek tıkla bir bağlayıcı beklemek yerine kendi veri deponuza oturtursunuz. Çoğu kalıp standart SQL'e dayanır, tablo ve sütun adları sizinkilerle değiştirilir.

### Bu sorgular gerçek şemamda çalışana kadar ne kadar elden geçirme gerekir?
Aktif kullanıcılar, kohortlar ya da hunilere ilişkin her sorgunun biçimi ve metrik mantığı koruduğunuz kısımdır, değiştirdiğiniz şey ise tablo ve olay adlarıdır. Birlikte gelen olay izleme şeması, bu sorguların beklediği yapıyı gösterir.

### İzlemeyi o mu kurar, yoksa verinin zaten orada olduğunu mu varsayar?
Zaten topladığınız veriyi sorgular ve olayları modelleyeceğiniz bir şema verir, ama olayları sizin için toplamaz. Altta yatan izleme yoksa, bu metriklerin okuyacağı bir şey de olmaz.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Yapay zekâ ile veri analitiği](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/yapay-zeka-veri-analitigi/)