Update app.py

app.py

@@ -11,16 +11,11 @@ st.set_page_config(page_title="Hotel AI Decision Support", layout="wide")
 
 @st.cache_resource
 def load_assets():
-    # Dosya isimlerini burada tanımlıyoruz
     model_file = "hotel_model.keras"
     scaler_file = "scaler.pkl"
     
-    # Dosya varlık kontrolü
-    if not os.path.exists(model_file):
-        st.error(f"❌ Model dosyası bulunamadı: {model_file}")
-        st.stop()
-    if not os.path.exists(scaler_file):
-        st.error(f"❌ Scaler dosyası bulunamadı: {scaler_file}")
+    if not os.path.exists(model_file) or not os.path.exists(scaler_file):
+        st.error("❌ Required files (model or scaler) are missing in the repository!")
         st.stop()
         
     model = load_model(model_file)
@@ -28,26 +23,56 @@ def load_assets():
         sc = pickle.load(f)
     return model, sc
 
-# Varlıkları yükle
 try:
     model, sc = load_assets()
 except Exception as e:
-    st.error(f"⚠️ Yükleme Hatası: {e}")
+    st.error(f"⚠️ Load Error: {e}")
     st.stop()
 
 # ==========================================
-# SIDEBAR / SOL PANEL
+# SIDEBAR / SOL PANEL (TÜM EKSİKLER GİDERİLDİ)
 # ==========================================
 with st.sidebar:
-    st.markdown("### 📖 Guide & Info / Rehber")
-    st.info("**How to Upload? / Nasıl Yüklenmeli?**\n\nCSV Format:\n| bookings |\n| :--- |\n| 150 |")
+    st.markdown("<h2 style='color: #2980b9;'>📖 User Guide / Rehber</h2>", unsafe_allow_html=True)
+    
+    # 1. NASIL YÜKLENMELİ?
+    st.markdown("### 📥 How to Upload? / Nasıl Yüklenmeli?")
+    st.info("""
+    **CSV Format Example:**
+    | bookings |
+    | :--- |
+    | 120 |
+    | 155 |
+    | 200 |
+    
+    *Please ensure the column name is 'bookings'.*
+    *Sütun adının 'bookings' olduğundan emin olun.*
+    """)
+    
     st.markdown("---")
+    
+    # 2. BOOKING NEDİR?
     st.markdown("### ❓ What is 'Bookings'? / 'Bookings' Nedir?")
-    st.write("EN: Total daily reservations.\n\nTR: Günlük toplam rezervasyon.")
+    st.write("""
+    **EN:** It represents the total number of reservations made on that specific day.
+    **TR:** O gün yapılan toplam rezervasyon sayısını temsil eder.
+    
+    **Example / Örnek:**
+    If value is **150**, it means 150 rooms were sold that day.
+    Değer **150** ise, o gün 150 oda satılmış demektir.
+    """)
+
     st.markdown("---")
+    
+    # 3. YOĞUNLUK ARALIKLARI
     st.markdown("### 📊 Thresholds / Yoğunluk")
-    st.warning("High (Yoğun): > Avg + 20%")
+    st.warning("**High Demand (Yoğun):**\nForecast > Average + 20%")
+    st.success("**Stable (Stabil):**\nForecast within normal range")
+    
     st.markdown("---")
+    
+    # 4. DOSYA YÜKLEME ALANI
+    st.markdown("### 🚀 Start Analysis / Analizi Başlat")
     file = st.file_uploader("Upload CSV / CSV Yükle", type=["csv"])
 
 # ==========================================
@@ -58,7 +83,7 @@ st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>🏨 Hotel Demand Forecasting / Ote
 if file is not None:
     df = pd.read_csv(file)
     
-    # Tahmin İşlemleri
+    # Analiz İşlemleri
     raw_data = df[["bookings"]].values
     data_scaled = sc.transform(raw_data)
     predictions_scaled = model.predict(data_scaled)
@@ -68,7 +93,7 @@ if file is not None:
     busy_limit = int(avg_val * 1.2)
     current_max = int(predictions.max())
 
-    # 1. METRİKLER
+    # 1. METRİKLER (EN ÜSTTE)
     st.markdown("---")
     c1, c2, c3 = st.columns(3)
     with c1:
@@ -83,19 +108,28 @@ if file is not None:
     # 2. YÖNETİM TAVSİYESİ
     st.markdown("---")
     st.markdown("<h3 style='text-align: center;'>👔 Management Advice / Yönetim Tavsiyesi</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    ce, ct = st.columns(2)
-    with ce:
-        if current_max >= busy_limit: st.warning("**High Demand Advice:** Peak days detected. Increase staff.")
-        else: st.success("**Stable Demand Advice:** Demand is normal. Focus on maintenance.")
-    with ct:
-        if current_max >= busy_limit: st.warning("**Yoğun Talep Tavsiyesi:** Zirve günler tespit edildi. Personel artırın.")
-        else: st.success("**Stabil Talep Tavsiyesi:** Talep normal. Bakım işlerine odaklanılabilir.")
+    advice_col_en, advice_col_tr = st.columns(2)
+    with advice_col_en:
+        if current_max >= busy_limit:
+            st.warning("**High Demand Advice:** Peak days detected. We suggest increasing staff and checking room inventory.")
+        else:
+            st.success("**Stable Demand Advice:** Demand is within normal range. Good time for maintenance.")
+    with advice_col_tr:
+        if current_max >= busy_limit:
+            st.warning("**Yoğun Talep Tavsiyesi:** Zirve günler tespit edildi. Personel sayısını artırmayı ve envanteri kontrol etmeyi öneririz.")
+        else:
+            st.success("**Stabil Talep Tavsiyesi:** Talep normal aralıkta. Bakım ve temizlik işleri için uygun zaman.")
 
     # 3. SONUÇ TABLOSU
     st.markdown("---")
     st.subheader("📋 Results Table / Sonuç Tablosu")
-    res_df = pd.DataFrame({"Actual / Ger��ek": raw_data.flatten(), "Predicted / Tahmin": predictions})
-    st.dataframe(res_df, use_container_width=True, height=200)
+    result_df = pd.DataFrame({
+        "Actual / Gerçek": raw_data.flatten(),
+        "Predicted / Tahmin": predictions
+    })
+    st.dataframe(result_df, use_container_width=True, height=250)
+    
+    st.download_button("📥 Download Results / Sonuçları İndir", result_df.to_csv(index=False).encode('utf-8'), "hotel_results.csv", "text/csv")
 
     # 4. GRAFİK
     st.markdown("---")
@@ -107,9 +141,9 @@ if file is not None:
     ax.legend(prop={'size': 8})
     st.pyplot(fig)
 
-    # 5. VERİ ÖN İZLEME
+    # 5. VERİ ÖN İZLEME (EN ALTTA)
     st.markdown("---")
-    st.subheader("📊 Data Preview / Veri Ön İzleme")
+    st.subheader("📊 Data Preview / Veri Ön İzleme (Raw Data)")
     st.dataframe(df, use_container_width=True, height=150)
 
 else: