🎯 Öğrenme Yol Haritası
Her modül bir öncekinin üzerine inşa edilir. %100 uygulamalı ve iş odaklı bir öğrenme deneyimi.
Veriyi Anlama
Veri kaynaklarını keşfedin, bağımlı/bağımsız değişkenleri ayırın ve istatistiksel temelleri öğrenin.
Veri Temizleme
Eksik verileri akıllıca doldurun, aykırı değerleri tespit edin ve veri kalitesini artırın.
Özellik Mühendisliği
Kategorik verileri dönüştürün, ölçek sorunlarını çözün ve model için ideal özellikleri yaratın.
Model Oluşturma
Farklı algoritmaları deneyin, hiperparametre optimizasyonu yapın ve en iyi modeli seçin.
Değerlendirme & Yorum
Model performansını ölçün, sonuçları yorumlayın ve iş kararlarına dönüştürün.
Uzmanlık Kazanın
Tüm modülleri tamamlayarak regresyon analizinde uzman seviyeye ulaşın ve pratik projelerle becerilerinizi kanıtlayın.
🚀 Benzersiz Özellikler
Geleneksel eğitimlerden farklı olarak, pratik odaklı ve iş dünyası gerçeklerine dayalı bir öğrenme deneyimi.
İnteraktif Laboratuvarlar
Slider'ları hareket ettirin, parametreleri değiştirin ve sonuçları gerçek zamanlı görün.
Gerçek İş Senaryoları
Emlak, perakende, üretim ve sağlık sektörlerinden gerçek hayat problemleri.
İş Kararı Odaklı
Sadece model metriklerini değil, iş kararlarına nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.
📚 Nasıl Kullanılır?
Sırayla İlerleyin
Modülleri sırasıyla tamamlayın. Her biri bir öncekinin üzerine inşa edilmiştir. Temelleri sağlam atın.
Laboratuvarları Deneyin
Butonlara tıklayın, slider'ları oynatın. Öğrenmenin en hızlı yolu dokunmak ve denemektir.
Kodları Uygulayın
Hazır kod şablonlarını kopyalayın, kendi verilerinizle deneyin. Tüm örnekler production-ready.
📚 Regresyon Sözlüğü
Temel kavramları interaktif olarak keşfedin. Her terimin iş dünyasındaki karşılığını ve pratik kullanımını öğrenin.
Bağımlı Değişken
Tahmin etmek istediğimiz hedef değişken. Modelin çıktısı olarak düşünülebilir.
💼 İş Örneği:
Ev fiyatı, müşteri harcaması, üretim verimliliği
Bağımsız Değişken
Hedef değişkeni etkilediğini düşündüğümüz açıklayıcı faktörler.
💼 İş Örneği:
Metrekare, lokasyon, gelir seviyesi, ekipman yaşı
R-Kare (Açıklama Gücü)
Modelin verideki varyansı ne kadar iyi açıkladığını gösteren metrik (0-1 arası).
📈 Yorumlama:
0.8 = Değişkenler hedefin %80'ini açıklıyor
Kök Ort. Kare Hata
Tahminlerin gerçek değerlerden ortalama ne kadar saptığını gösterir.
💡 İş Yorumu:
"Tahminler ortalama ±X birim hata yapıyor"
Ort. Mutlak Hata
Tahmin hatalarının mutlak değerlerinin ortalaması. Daha robust bir metrik.
💡 İş Yorumu:
"Ortalama X birim hata var"
Katsayı (Coefficient)
Bağımsız değişkenlerin hedef üzerindeki etki büyüklüğünü gösterir.
📊 Yorumlama:
"Metrekare 1 birim artarsa fiyat 5,000 TL artar"
🎯 Canlı Örnek: Terimleri İş Bağlamında Görün
🏠 Emlak Senaryosu
📈 Katsayı Yorumu
❓ Sık Sorulan Sorular
Regresyon yolculuğunuzda karşılaşabileceğiniz tüm sorular ve detaylı cevapları.
Kesinlikle evet! Kılavuz tamamen sıfırdan başlayanlar için tasarlandı.
Her matematiksel konsept öncesinde görsel sezgi ve interaktif demo ile desteklenir. Formüller sadece anlayışı derinleştirmek için kullanılır.
Farklı metrikler farklı amaçlar için uygundur. İşte pratik bir rehber:
Pratik tavsiye: R² ile genel performansı, RMSE/MAE ile hata büyüklüğünü takip edin. İş birimleri için MAE daha anlaşılırdır.
Kılavuzdaki örnekler Python tabanlı olsa da, konseptler evrenseldir:
🐍 Python (Önerilen)
- • pandas: Veri işleme
- • scikit-learn: Makine öğrenmesi
- • matplotlib/seaborn: Görselleştirme
- • statsmodels: İstatistiksel analiz
🔧 Alternatifler
- • R: İstatistiksel analiz
- • Excel: Temel regresyon
- • SQL: Veritabanı analizi
- • No-code araçlar: RapidMiner, KNIME
Başlangıç için: Python + scikit-learn kombinasyonu en esnek ve endüstri standardı çözümdür.
Düşük performansın birçok nedeni olabilir. İşte sistematik çözüm yaklaşımı:
Öğrenme hızınıza bağlı olarak değişmekle birlikte, tipik tamamlama süreleri:
Öneri: Günde 1-2 saat ayırarak 1-2 haftada tamamlayabilirsiniz. Her modül sonunda pratik yapmak öğrenmeyi pekiştirir.
🚀 Öğrenmeye Hazır mısınız?
Regresyon analizinde uzmanlaşmak ve verilerden değer yaratmak için ilk adımı atın.
ÜCRETSİZ Başla →