Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Microsoft Excel ortamında regresyon analizi yapma sürecini adım adım göstermektedir.
- Video, araba satış verileri üzerinden regresyon analizi yapma örneği sunmaktadır. Konuşmacı önce regresyon analizinin ne olduğunu açıklayıp, ardından Excel'de Analiz Toolpak eklentisinin nasıl kurulacağını göstermektedir. Daha sonra regresyon analizi yapma, sonuçları yorumlama ve elde edilen formülle araba fiyatlarını tahmin etme sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Video, veri setlerinin önemi ve regresyon analizinin e-ticaret, satın alma ve üretim gibi alanlardaki uygulamaları hakkında bilgiler içermektedir.
- Microsoft Excel'de Regresyon Analizi
- Video, Microsoft Excel ortamında regresyon analizi yapmayı amaçlıyor.
- Konu istatistik olup, detaylı bilgi için ayrı araştırmalar yapılması gerekiyor.
- Çalışmada araba satış verileri kullanılarak bir modelin fiyatı tahmin ediliyor.
- 00:49Regresyon Analizinin Amacı
- İstatistik araçlarının kullanımı e-ticaret, satın alma ve üretim gibi alanlarda tahmin yapmak için popüler hale gelmiş.
- Regresyon analizi, ev veya araba değerini tahmin etmek gibi basit örnekler için kullanılabilir.
- Veri setlerinde garanti durumu, kilometre gibi bilgiler sayısal hale getirilerek regresyon analizi için hazırlanıyor.
- 01:43Regresyon Analizinin Temel Kavramları
- Regresyon analizinde bağımlı değişken fiyat, bağımsız değişkenler ise diğer araç özellikleri.
- Regresyon sonucunda elde edilen değerler ve hatalar (residual) inceleniyor.
- Residual değerler, denkleme göre araçların fiyat sapmalarını gösteriyor.
- 02:28Excel'de Regresyon Analizi Yapma
- Regresyon analizi için Excel'de "Veri Çözümleme" (Data Analysis) araçları kullanılıyor.
- Regresyon analizi için "Geliştirici" (Developer) eklentisi eklenmesi gerekiyor.
- "Analiz Araç Takımı" (Analysis Toolpack) eklentisi Excel'de "Veri" bölümünde görünüyor.
- 03:28Regresyon Analizi Uygulaması
- Regresyon analizinde bağımlı değişken (fiyat) ve bağımsız değişkenler (model, yıl, değişen, hasar) belirleniyor.
- Veri seti oluşturulurken, veriler parametrik hale getirilmeli ve sayısal olmalı.
- Regresyon analizi sonucunda elde edilen değerler ve hata değerleri inceleniyor.
- 04:49Regresyon Sonuçlarının Yorumlanması
- R-kare değeri, modelin tutarlılığını gösteriyor; küçük değerler ilişki olmadığını gösterir.
- Kesişim (intersection) değeri formülün sabiti olarak kullanılıyor.
- P değeri 0,05 eşiğinden düşükse ilişki olduğu anlamına geliyor.
- 06:05Regresyon Modelinin Kullanımı
- Regresyon analizinden elde edilen değerler kullanılarak bir model oluşturuluyor.
- Modelde yıl, model, değişen ve hasar gibi bağımsız değişkenlerin katsayıları çarpılarak toplanıyor.
- Oluşturulan model kullanılarak farklı model yılları için fiyat tahminleri yapılıyor.
- 09:36Veri Setinin Önemi
- Veri setleri artık bir sektör haline gelmiş durumda ve internet üzerinden bulunabilir.
- R-kare değeri 1'e yakın olması, kurulan modelin tutarlı olduğunu gösterir.
- Veri seti, istatistik modelinin kurulması ve detayları çok önemlidir.