Everything starts with you, tap/click to discover

Cover letter excerpt

Dear Hiring Team,

One thing I've learned from working with sales data: if two reports disagree, making one of them prettier won't help. First, you have to understand what each is actually counting.

That's the part of analysis I enjoy. I use SQL and Python to investigate discrepancies and automate recurring reports, so teams can spend less time debating the numbers and more time deciding what to do with them. That's why this Data Analyst role caught my attention.

…The full letter continues.

Practice question

The dashboard says sales increased last week. The spreadsheet says they fell. Both use the same order data. How would you investigate, and what would you tell the sales team in the meantime?

Build your answer around three steps

1. Question the definitions first. Are both reports measuring the same thing? Check gross versus net sales, order dates versus payment dates, and how refunds and cancellations are counted.
2. Follow the data. Pick a few orders that explain the difference and trace them through the SQL queries. Look for missing records, duplicated rows from joins, or late updates.
3. Communicate before everything is resolved. Explain what you've verified, what remains uncertain, and what the team can safely conclude. Two different numbers don't always mean one is wrong.

Subject: Thank you for the conversation

Hi,

Thank you for the conversation today. The part about your weekly sales report stayed with me.

I kept wondering whether the dashboard and spreadsheet assign refunds to the same week. It's a small detail, but it can make two perfectly reasonable reports tell very different stories.

I enjoyed hearing about the problems your team is working on. They're exactly the kind of questions I like digging into.

Best,
Deniz Kaya

Ön yazıdan bir bölüm

Merhaba,

Satış verileriyle çalışırken şunu öğrendim: İki rapor farklı sonuçlar gösteriyorsa, birinin grafiğini güzelleştirmek sorunu çözmüyor. Önce ikisinin de neyi, nasıl hesapladığını anlamak gerekiyor.

Benim sevdiğim kısım da bu. SQL ve Python kullanarak verilerdeki tutarsızlıkları araştırıyor, düzenli hazırlanan raporları otomatikleştiriyorum. Böylece ekipler rakamların neden farklı olduğunu tartışmak yerine, o rakamlarla ne yapacaklarına odaklanabiliyor. Veri Analisti pozisyonunuz ilgimi bu yüzden çekti.

…Ön yazının devamı var.

Mülakat sorusu

Satış paneline göre geçen hafta satışlar arttı, Excel raporuna göre ise azaldı. İkisi de aynı sipariş verilerini kullanıyor. Farkı nasıl araştırırsın? Sonuç netleşene kadar satış ekibine ne söylersin?

Yanıtını üç adımda oluştur

1. Önce tanımları sorgula. İki rapor gerçekten aynı şeyi mi ölçüyor? Brüt ve net satışlar, sipariş ve ödeme tarihleri, iadeler ve iptaller aynı şekilde mi hesaba katılıyor?
2. Verinin izini sür. Farka neden olan birkaç siparişi seçip SQL sorgularında takip et. Eksik kayıt, tekrar eden satır veya sonradan güncellenen işlem var mı?
3. Her şeyin netleşmesini beklemeden durumu açıkla. Neyi doğruladığını, hangi noktaların hala belirsiz olduğunu ve ekibin mevcut verilerden hangi sonuçları çıkarabileceğini anlat. İki farklı rakam olması, mutlaka birinin yanlış olduğu anlamına gelmez.

Konu: Bugünkü görüşme için teşekkürler

Merhaba,

Bugünkü görüşme için teşekkür ederim. Haftalık satış raporuyla ilgili konuşmamız aklımda kaldı.

Panel ile Excel raporunun iadeleri aynı haftaya yazıp yazmadığını merak ettim. Bazen böyle küçük bir fark, iki raporun birbirinden çok farklı sonuçlar göstermesine neden olabiliyor.

Ekibinizin üzerinde çalıştığı sorunları dinlemek güzeldi. Bu tür konuları araştırıp çözüm bulmaktan keyif alıyorum. Sizinle çalışma fırsatım olursa çok sevinirim.

İyi çalışmalar,
Deniz Kaya