AAPL Stock Analysis - Apple Hisse Senedi Analizi 📊🍏

English 🇺🇸

This project provides an in-depth exploratory data analysis (EDA) and basic regression modeling on Apple Inc. (AAPL) stock price data. The notebook includes:

• Data overview and summary statistics
• Missing value analysis
• Skewness and kurtosis
• Correlation heatmap
• Normality tests (Shapiro-Wilk, D’Agostino’s K-squared, Anderson-Darling)
• Visualization: histograms, scatter plots, line plots, boxplots, candlestick chart
• Outlier detection and removal
• Linear regression model using OLS (Ordinary Least Squares)
• Evaluation metrics: MSE, MAE, MAPE, R²

File Structure

• aapl_stock.ipynb: Jupyter notebook with the full analysis.
• AAPL.csv: Stock price dataset of Apple Inc.

Requirements

• Python 3.x
• pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• plotly, statsmodels, scikit-learn, scipy

To run this notebook, open it in Google Colab or Jupyter and make sure the dataset is correctly located at the specified path.

---

Türkçe 🇹🇷

Bu proje, Apple Inc. (AAPL) hisse senedi fiyat verisi üzerinde kapsamlı bir veri analizi (EDA) ve temel regresyon modellemesi sunar. Notebook içeriği şunları kapsar:

• Veri genel bakışı ve özet istatistikler
• Eksik değer analizi
• Çarpıklık ve basıklık analizi
• Korelasyon ısı haritası
• Normallik testleri (Shapiro-Wilk, D’Agostino, Anderson-Darling)
• Görselleştirmeler: histogramlar, dağılım grafikleri, çizgi grafikler, kutu grafikleri, mum grafiği
• Aykırı değer tespiti ve temizleme
• Doğrusal regresyon modeli (OLS yöntemi ile)
• Değerlendirme metrikleri: MSE, MAE, MAPE, R²

Dosya Yapısı

• aapl_stock.ipynb: Tüm analizlerin bulunduğu Jupyter not defteri.
• AAPL.csv: Apple Inc. hisse fiyat verileri.

Gereksinimler

• Python 3.x
• pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• plotly, statsmodels, scikit-learn, scipy

Notebook’u çalıştırmak için Google Colab veya Jupyter üzerinde açabilir, veri kümesinin doğru dizinde olduğundan emin olabilirsiniz.

📌 Note / Not: This notebook is for educational and illustrative purposes and should not be used for real-world trading decisions.
📌 Not: Bu notebook, eğitim ve gösterim amaçlıdır. Gerçek yatırım kararlarında kullanılmamalıdır.

---

AAPL_Stock_Regression_Analysis - EN

This repository encompasses a project focused on regression analysis using Python. The analysis delves into fundamental statistical exploration, normal distribution tests, data visualizations, and regression modeling using Apple (AAPL) stock data. Furthermore, a regression model has been developed for making predictions on new datasets.

Project Details:

• Loading and examination of the dataset
• Fundamental statistical analysis
• Normal distribution tests
• Data visualizations
• Outlier analysis
• Regression analysis
• Predictions on new dataset

Technologies Used:

• Python
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Statsmodels
• Plotly

Feel free to explore and contribute to this project! Your insights and improvements are highly welcome.

AAPL_Stock_Regression_Analysis - TR

Bu depo, Python kullanarak gerçekleştirilen bir regresyon analizi projesini içermektedir. Analizde Apple (AAPL) hisse senedi verileri üzerinde temel istatistiksel analiz, normal dağılım testleri, veri görselleştirmeleri ve regresyon modelleme adımları yer almaktadır. Ayrıca, yeni veri setleri üzerinde tahminler yapmak için oluşturulan regresyon modeli de bulunmaktadır.

Proje Detayları:

• Veri setinin yüklenmesi ve incelemesi
• Temel istatistiksel analiz
• Normal dağılım testleri
• Veri görselleştirmeleri
• Aykırı değer analizi
• Regresyon analizi
• Yeni veri seti tahminleri

Projede kullanılan teknolojiler:

• Python
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Statsmodels
• Plotly

Umarım projeyi incelemek ve geliştirmek isteyenler için faydalı olur!