Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Regresyon Nedir?

Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir. Temel amacı, mevcut verilerden yola çıkarak bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya açıklamaktır. Regresyon analizi, bilimsel araştırmalardan iş dünyasına kadar birçok alanda kritik bir araçtır.

Regresyon Türleri

  1. Doğrusal Regresyon:
    Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki, bir düz çizgiyle temsil edilir. En yaygın kullanılan türlerden biridir.
    • Örnek: Bir evin fiyatını, bulunduğu mahalle ve metrekare büyüklüğüne göre tahmin etme.
  2. Lojistik Regresyon:
    Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. İkili sonuçlar için uygundur (örneğin, “Evet” veya “Hayır”).
    • Örnek: Bir müşterinin abonelik satın alma olasılığını tahmin etme.
  3. Çoklu Doğrusal Regresyon:
    Birden fazla bağımsız değişkenin etkisinin analiz edildiği bir modeldir.
    • Örnek: Bir ürünün satışlarını, fiyat, reklam harcamaları ve mevsimsel etkilerle ilişkilendirme.
  4. Polinomal Regresyon:
    Doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için kullanılır. Bağımsız değişkenler üzerindeki etkiler daha karmaşıktır.
    • Örnek: Verimlilik ve iş gücü arasındaki karmaşık ilişkiyi modelleme.
  5. Ridge ve Lasso Regresyonu:
    Çoklu regresyon modellerinde, fazla uyumu (overfitting) önlemek için kullanılan düzenleme teknikleridir.
  6. Zaman Serisi Regresyonu:
    Zaman bağımlı verilerde kullanılan bir yöntemdir. Özellikle finans ve ekonomi gibi alanlarda popülerdir.

Regresyonun Kullanım Alanları

  1. İş Dünyası:
    • Satış tahminleri ve pazar analizi.
    • Tedarik zinciri optimizasyonu.
    • Müşteri davranışlarını analiz etme.
  2. Sağlık:
    • Hastalık risk faktörlerini belirleme.
    • Klinik deneylerde tedavi etkinliğini değerlendirme.
  3. Ekonomi ve Finans:
    • Hisse senedi fiyatlarını tahmin etme.
    • Makroekonomik veriler arasındaki ilişkileri analiz etme.
  4. Makine Öğrenimi:
    • Regresyon, tahmin modellerinin temelini oluşturur. Örneğin, ev fiyatı tahmini veya enerji tüketimi modelleme.
  5. Sosyal Bilimler:
    • Demografik faktörler ile yaşam kalitesi arasındaki ilişkiyi inceleme.
    • Eğitim sonuçlarını etkileyen faktörleri analiz etme.

Regresyon Nasıl Çalışır?

Regresyon analizi, belirli bir matematiksel formül üzerinden bağımlı değişkeni açıklamaya çalışır:

Y=a+bX+ε

Burada:

  1. Model Kurma: İlişkilerin matematiksel bir denklemle ifade edilmesi.
  2. Parametre Tahmini: Eğim ve sabit katsayılarının belirlenmesi.
  3. Model Değerlendirme: Modelin doğruluğunu test etmek için hata terimi analizi yapılır.

Regresyon Analizinde Karşılaşılan Sorunlar

  1. Çoklu Doğrusallık:
    Birden fazla bağımsız değişkenin birbirine yüksek derecede bağlı olması durumudur. Çözüm olarak, Ridge veya Lasso regresyonu uygulanabilir.
  2. Eksik Veriler:
    Veri setindeki eksiklikler, modelin performansını olumsuz etkileyebilir. Eksik verilerin yönetilmesi için uygun teknikler kullanılmalıdır.
  3. Outlier (Aykırı Değerler):
    Aşırı uç değerler, modelin sonuçlarını çarpıtabilir. Aykırı değerlerin temizlenmesi veya analiz sürecine dahil edilmesi gerekir.
  4. Overfitting (Aşırı Uyum):
    Model, eğitim verilerine çok fazla uyum sağladığında, yeni veriler üzerinde düşük performans gösterebilir. Düzenleme yöntemleri veya çapraz doğrulama (cross-validation) bu sorunu çözebilir.

Regresyonun Avantajları ve Sınırlamaları

Avantajları:

Sınırlamaları:

Regresyon analizi, bilimsel araştırmalardan ticari uygulamalara kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir. Hem basit hem de karmaşık veri setlerinde uygulanabilir. Komtaş'ın veri analizi ve modelleme çözümleriyle regresyon yöntemlerini iş süreçlerinize entegre edebilirsiniz. Daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz!

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

Deepfake Nedir?

Deepfake teknolojisi, yapay zeka ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak dijital içeriklerdeki ses ve görüntüleri manipüle eden bir tekniktir.

DETAYLI İNCELE
SearchGPT Nedir?

SearchGPT, OpenAI'nin yapay zeka destekli arama ve bilgi keşfi süreçlerini geliştirmek için sunduğu bir teknolojidir. Geleneksel arama motorlarının ötesine geçen SearchGPT, doğal dil işleme (NLP) ve gelişmiş dil modellerini birleştirerek kullanıcıların sorularına daha doğru, anlamlı ve bağlama uygun yanıtlar sağlar.

DETAYLI İNCELE
Penetrasyon Nedir?

Penetrasyon, genellikle bir şeyin içine nüfuz etme ya da giriş yapma anlamında kullanılan bir terimdir.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

Eczacıbaşı - Data and Analytics Strategic Assessment | Rota Projesi

DnA adını verdiğimiz veri ve analitik strateji framework'ünü uygulamak için Eczacıbaşı ile birlikte Rota projesini başlattık.

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
5
Veri ve Analitik Strateji Boyutu
6
Topluluk Şirketi
2022
Analitik Stratejileri
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.