DATA ANALYSIS
Veriden model · tanı · canlı keşif
0 satır ·
0 girdi · 0 çıktı
Veri yok
Model yok
Veri al
Excel'den kopyala-yapıştır, dosya sürükle ya da örnek yükle⭳
CSV / TSV / TXT dosyasını buraya bırakın
ya da aşağıdaki kutuya Excel'den Ctrl+V ile yapıştırın
Sekme, noktalı virgül, virgül, dikey çizgi ve çoklu boşluk ayırıcıları desteklenir. 100.000 satıra kadar.
Sütun ayarları
Her sütunun rolünü ve tipini belirleyin
Girdi (X) = bağımsız değişken · Çıktı (Y) = modellenecek yanıt · Kullanma = analiz dışı.
Sayısal/Kategorik tipini gerekirse elle değiştirin. Ondalık sütunu Ayırıcı kolonundan zorlayabilirsiniz.
Veri tablosu
—
Hücreye tıklayıp doğrudan yazın. Excel'den kopyaladıysanız bu sekmede Ctrl+V
yeterlidir — tabloya tıklamış olmanız gerekmez. Ctrl+C seçili alanı Excel'e
yapıştırılabilir biçimde kopyalar. Tabloyu alt kenarından sürükleyerek büyütüp küçültebilir,
kolon başlığı kenarından sürükleyerek kolon genişliğini ayarlayabilirsiniz.
Satır numarasına tıklamak o satırı analiz dışı bırakır.
Hatalı / okunamayan
Şüpheli (aykırı ya da ayırıcı hatası)
Modele göre aykırı / etkili
Boş hücre
Veri kalitesi özeti
Model kurulmadan önce verinin kendisi denetlenirSütun profili
Dağılım, eksik, benzersiz değer, aykırı sayısıİşaretli hücreler
En şüpheli 300 kayıtHariç tutulan satırlar
Modele girmeyen satırlarModel kurulumu
Varsayılan ayarlar çoğu veri için en iyisidirArtık tanıları
Modelin varsayımları tutuyor mu?◔
Önce bir model kurun.Varsayım testleri
Normallik · sabit varyans · bağımsızlık · çoklu bağlantı—
Canlı keşif — kaydırdıkça model tepkisi
Her sütun bir girdi, her satır bir çıktı. Eğriyi sürükleyin.⇄
Önce bir model kurun.
Bu ekran optimizasyon yapmaz — hedef aramaz, en iyi ayarı önermez. Yalnızca kurulan modelin
seçtiğiniz noktada ne dediğini, ne kadar belirsizlikle söylediğini gösterir.
Seçili ayardaki tahmin
Ortalama için güven aralığı ve tek gözlem için öngörü aralığı—
Keşifsel grafikler
Ham verinin yapısıBu modele ne kadar güvenilir?
Rakamlar değil, kararlar için okuma◎
Önce bir model kurun.Model yarışması
Aynı veri, farklı model aileleri — çapraz doğrulama skoru—
Ne yapılmalı?
Güvenilirliği en çok artıracak adımlar—