Used cars price prediction
2.el araba fiyat tahmini
- Tez No: 753978
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Bu tezin amacı, ikinci el araba fiyatlarının tahmini ile ilgilidir. Öncelikle herkese açık bir veri seti seçilerek çalışmaya başlandı. Bu veri setinin bazı kritik noktaları analiz edildi. Daha sonra daha büyük, daha geniş kapsamlı ve ilk veri seti ile uyumlu başka bir veri seti keşfedildi ve bu veri setleri uygun bir şekilde birleştirildi. Bazı veri analizleri, Keşifsel Veri Analizi olarak da adlandırılan bazı veri görselleştirme teknikleri, veri manipülasyonu gelecekteki çalışmalara hazır olması için bu adımlar gerçekleştirilmiştir. Veri kümeleri birbirine bağlanmıştır çünkü daha geniş kapsamlı ve daha çok çeşitlendirilmiş bir çalışma elde edilmiştir. Veri kümelerinin birleştirilmesi onu çok yeni ve daha önce hiç keşfedilmemiş bir veri kümesi haline getirmekte ve bu anlamda bu çalışmayı benzersiz kılmaktadır. Daha sonra, birleştirilmiş veri setinden elde edilen çıkarımlara dayalı olarak modelleme kısmı gerçekleştirilmiştir. Bu bölümde ise Çoklu Doğrusal Regresyon, Random Forest ve Kademeli Regresyon algoritmaları uygulanmış ve aralarında kapsamlı karşılaştırmalı çalışmalar yapılmıştır. Ve son olarak bir uygulama geliştirilerek kullanıcı tarafından talep edilen ve seçilen özelliklere bağlı olarak araba fiyatı tahminleme analizi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is related with the prediction of the used cars prices. First of all, it has been started by choosing a public dataset in this study. It has been analyzed some critical points of this dataset. And, then another public dataset which is larger and more comprehensive and also compatible with the first dataset, has been discovered and these datasets have been merged properly. Some data analysis, data visualization techniques also called as Exploratory Data Analysis (EDA), and data manipulation steps have been performed to be ready for the future works. The datasets have been linked because it has been obtained a more comprehensive and more diversified of study. Combining the datasets makes it a very new and never-explored dataset, making this study unique in this sense. Afterwards, the modeling part has been performed based on inferences from the combined dataset. In this section, Multiple Linear Regression (MLR), Random Forest, and Stepwise Regression algorithms have been applied and comparative studies have been made between them. And finally, an application has been developed and a car price estimation analysis is made according to the features requested and selected by the end user.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile ikinci el araçlarda fiyat tahmini
Price forecasting for used cars with machine learning methods
ESRA DERE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Applying machine learning approaches to price prediction
Makine öğrenimi yaklaşımlarının fiyat tahminlemesine uygulanması
ABDUSSAMET DUMANKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YENİAD
- Bayes toplamsal regresyon ağaçlarının otomobil fiyatları üzerine bir uygulaması
An application of Bayesian additive regression trees on automobile prices
ALEYNA ALTUNTAŞ ARABOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
- Otomotiv sektöründe müşterilerin hizmet aldıkları servis şirketini terk etme nedenleri ve geri dönme niyetleri; Çok markalı bir şirket örneği
The switching reasons and return intentions of the customers in automotive sector; A case study of a multi branded service company.
MUSTAFA ŞEHİRLİ