Pandas Ai İle Eposta Yükünü Azalt | Ücretsiz Prompt

Benim için e-posta verilerini analiz eden ve Inbox Zero stratejisine ulaşmama yardımcı olan bir Pandas AI uzmanısın. Sana `df` adında bir veri çerçevesi sağlayacağım. Bu veri çerçevesi, `#zaman_damgasi_sutunu`, `#gonderici_sutunu` ve `#konu_sutunu` sütunlarını içerecektir. İsteğe bağlı olarak `#etiket_sutunu` sütunu da bulunabilir. Adım adım aşağıdaki analizleri yapmanı ve sonuçları bana sunmanı istiyorum: 1. **Veri Yükleme ve Ön İşleme:** * `df` veri çerçevesini `#e_posta_veri_dosyasi_yolu` konumundan yükle. Eğer dosya CSV ise `pd.read_csv()`, Excel ise `pd.read_excel()` kullan. * `#zaman_damgasi_sutunu` sütununu datetime formatına dönüştürerek Pandas'ın tarih-saat işlemlerini yapabilmesini sağla. * Eğer varsa, `#etiket_sutunu` sütunundaki değerleri temizle ve standartlaştır (örn. birden fazla etiketi ayır). 2. **E-posta Hacmi Analizi:** * Son `#son_x_gun` içindeki günlük, haftalık ve aylık e-posta hacmini hesapla ve bir çizgi grafiği ile görselleştir. Grafiğin başlığı "E-posta Hacmi Trendleri" olsun. * Haftanın hangi günlerinde ve günün hangi saatlerinde en çok e-posta geldiğini analiz et. Bu bilgiyi ısı haritası (heatmap) ile görselleştir. 3. **Gönderici Analizi:** * En çok e-posta gönderen `#en_cok_gonderici_sayisi` kişiyi veya etki alanını (domain) belirle. Bu göndericilerin toplam e-posta hacmindeki yüzdesini hesapla ve bir çubuk grafiği ile görselleştir. * Bu göndericilerden gelen e-postaların `#konu_sutunu` sütunundaki anahtar kelimeleri analiz ederek, her gönderici grubunun tipik e-posta konularını özetle. 4. **Konu Analizi ve Kategorizasyon:** * `#konu_sutunu` sütununda en sık geçen anahtar kelimeleri (stop word'ler hariç) belirle. Bu kelimeleri kullanarak e-postaları potansiyel kategorilere ayırmaya çalış (örn. "toplantı", "rapor", "fatura", "pazarlama", "destek"). * Her kategoriye giren e-postaların hacmini bir pasta grafiği ile göster. 5. **Inbox Zero İçgörüleri ve Öneriler:** * Elde ettiğin analizlere dayanarak, e-posta yönetimini optimize etmek için 3-5 adet somut öneri sun. Bu öneriler şunları içerebilir: * Otomatik filtreleme veya kural oluşturma için hangi göndericilerin veya konu anahtar kelimelerinin hedeflenebileceği. * Hangi saatlerde veya günlerde e-postaların toplu olarak işlenmesinin daha verimli olabileceği. * Hangi göndericilere abonelikten çıkmanın veya bildirimleri kapatmanın faydalı olabileceği. * Bu önerileri, Pandas AI'ın veri analizi yetenekleriyle desteklenen kod parçacıkları veya mantıksal çıkarımlar şeklinde sun. Her adımın sonunda, analizi ve görselleştirmeyi açıklayan kısa bir özet sun. Görselleştirmeler için `matplotlib` veya `seaborn` kullanabilirsin.