Skip to content

This project is a study that performs statistical regression analysis for a car buying, selling, and rental company and predicts the total revenue using multiple linear regression based on the analysis

Notifications You must be signed in to change notification settings

AshNumpy/Regression-Analysis-for-Car-Company

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

4 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Click for the Web App Screenshots

Preview Data Preview Data Preview Data Normality Residuals Varying Variance Prediction

Türkçe Açıklama için Tıklayınız

Proje Genel Bakış:

Bu proje, bir araba al-sat ve kiralama şirketinin istatistiksel regresyon analizini gerçekleştiren ve analizler sonucunda çoklu doğrusal regresyon kullanarak elde edilecek toplam geliri tahmin eden bir çalışmadır. Ayrıca, elde edilen regresyon modelini ShinyR ile bir web uygulamasına dönüştürmüştür, böylece kullanıcılar toplam geliri kendi parametreleriyle tahmin edebilir.

Proje Hedefleri:

  • İstatistiksel Regresyon Analizi: Şirketin geçmiş verilerini kullanarak çoklu doğrusal regresyon analizi gerçekleştirmek ve araba al-sat ve kiralama işlemlerinin toplam geliri üzerindeki etkilerini anlamak.

  • Toplam Gelir Tahmini: Elde edilen regresyon modelini kullanarak gelecekteki araba al-sat ve kiralama işlemlerinin toplam gelirini tahmin etmek.

  • Web Uygulaması Geliştirme: ShinyR ile bir web uygulaması oluşturarak, kullanıcıların farklı parametrelerle toplam geliri tahmin etmelerine olanak tanımak ve analiz sonuçlarına kolayca erişmelerini sağlamak.

Proje Özellikleri:

  • Veri Analizi: Şirketin geçmiş verilerini analiz ederek, araba al-sat ve kiralama işlemlerinin toplam gelir üzerindeki etkilerini anlamak.

  • Çoklu Doğrusal Regresyon: İstatistiksel regresyon analizleri için çoklu doğrusal regresyon yöntemini kullanmak ve regresyon modelini oluşturmak.

  • Toplam Gelir Tahmini: Oluşturulan regresyon modelini kullanarak gelecekteki araba al-sat ve kiralama işlemlerinin toplam gelirini tahmin etmek.

  • ShinyR Web Uygulaması: Elde edilen regresyon modelini ShinyR ile bir web uygulamasına dönüştürmek ve kullanıcıların kolayca toplam gelir tahmini yapmalarına olanak tanımak.

Project Overview:

This project is a study that performs statistical regression analysis for a car buying, selling, and rental company and predicts the total revenue using multiple linear regression based on the analysis. Additionally, it transforms the obtained regression model into a web application using ShinyR, allowing users to predict total revenue with their own parameters.

Project Objectives:

  • Statistical Regression Analysis: Conduct multiple linear regression analysis using the company's historical data to understand the impact of car buying, selling, and rental transactions on total revenue.

  • Total Revenue Prediction: Use the obtained regression model to predict the total revenue of future car buying, selling, and rental transactions.

  • Web Application Development: Create a web application using ShinyR to allow users to predict total revenue with different parameters and easily access the analysis results.

Project Features:

  • Data Analysis: Analyze the company's historical data to understand the impact of car buying, selling, and rental transactions on total revenue.

  • Multiple Linear Regression: Use multiple linear regression for statistical regression analysis and create the regression model.

  • Total Revenue Prediction: Use the created regression model to predict the total revenue of future car buying, selling, and rental transactions.

  • ShinyR Web Application: Transform the obtained regression model into a web application using ShinyR, allowing users to easily predict total revenue and access analysis results.

About

This project is a study that performs statistical regression analysis for a car buying, selling, and rental company and predicts the total revenue using multiple linear regression based on the analysis

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages