İstatistik · Veri · Hikâye
TETRASTATUS
Gürültüden sinyali ayırıyoruz.
01 — Projeler
Seçilmiş çalışmalar
Yatay kaydır →
-
01
TETRASTATUS
İlan Defteri
Emlak ofisleri için portföy, müşteri ve randevu yönetim platformu: ilanlar, lead takibi, takvim ve raporlar tek panelde.
İlan Defteri
TETRASTATUS
- Problem
- Emlak ofislerinde portföy, müşteri ve randevu takibini tek yerde toplamak; daha az iş yükü, daha çok satış.
- Yöntem
- Kategoriye göre adım adım ilan girişi, filtreleme ve arama; alıcı, satıcı ve kiracıların aşama aşama takibi; takvimli randevu planlama; grafikli portföy, lead ve satış raporları; AI ile SEO uyumlu ilan metni; ofis yöneticisi ve danışman rolleri.
- Sonuç
- Canlı yayında: 14 gün ücretsiz deneme ve demo panel var; mobil uyumlu. İlan aktarma yol haritasında.
- Bağlantı
- ilandefteri.com · Demo
-
02
TETRASTATUS · Konsept
Berber Randevu Sistemi
Berber ve kuaförler için online randevu sistemi: müşteri hizmeti ve saati seçer, berber takvimini tek yerden yönetir.
Berber Randevu Sistemi
TETRASTATUS
- Problem
- Berberlerde randevuların telefonla ve defterle yönetilmesi: çakışmalar, unutulan randevular ve boş kalan saatler.
- Yöntem
- Müşteri tarafında hizmet, berber ve boş saat seçimi (çift rezervasyon engelleme); berber panelinde günlük/haftalık takvim, onay, iptal, erteleme ve hatırlatma bildirimi; istatistik tarafında yoğunluk saatleri, gelmeme oranı ve hizmet bazlı gelir raporları.
- Sonuç
- Konsept aşamasında: görseldeki arayüz ve veriler örnektir, yayında bir sürüm henüz yok.
02 — Biz Kimiz
Biz kimiz?
03 — Hakkımızda
Dört zihin, tek dağılım.
Biz, Dokuz Eylül Üniversitesi İstatistik Bölümü'nde okuyan dört arkadaşız. Ortak noktamız: veriye bakıp içindeki örüntüyü, belirsizliği ve hikâyeyi görmek.
Kimimiz makine öğrenmesi ve açıklanabilir modeller, kimimiz deney tasarımı ve çok değişkenli analiz, kimimiz de web ve mobil uygulama geliştirme üzerine çalışıyor. Modelleri not defterinde bırakmıyor; canlı uygulamalara, App Store'a ve panolara taşıyoruz.
04 — Yöntemler
Yöntemler & araçlar
05 — Yazılım
İstatistiği koda döküyoruz.
Analizi bir not defterinde bırakmıyoruz. Modelleri servis ediyor, veri hatlarını otomatikleştiriyor ve sonuçları herkesin kullanabileceği uygulamalara dönüştürüyoruz.
Kodlar ekibin GitHub repolarından alındı; uyarlanan yerler yorumla belirtildi. Python tarayıcıda Pyodide ile çalışır (ilk çalıştırmada ~10 MB iner).
- Python · R · SQLAnaliz, modelleme ve veri sorgulama için ana dillerimiz.
- Web & mobilNext.js ve React'ten React Native'e, WebGL'den App Store'a kadar uygulama geliştiriyoruz.
- Açık ve canlıProjelerimizin kodu GitHub'da; birçoğu canlı olarak denenebiliyor.
- AçıklanabilirSHAP ve EBM ile sadece çalışan değil, neden çalıştığı anlatılan modeller.
Teknoloji yığınımız
-
Diller
- Python
- R
- SQL
- JavaScript
- LaTeX
-
Web & Mobil
- Next.js
- React
- React Native
- Expo
- WebGL2
- GSAP
-
Backend & Veri
- Supabase
- PostgreSQL
- Oracle
- SQLite
- Pandas
- NumPy
-
Veri Bilimi & ML
- scikit-learn
- XGBoost
- LightGBM
- SHAP
- EBM
- FastText
- YOLOv8
-
Yayın & Araçlar
- Git/GitHub
- Streamlit
- Flask
- Vercel
- Ollama
- CoreML
- Power BI
-
Öğrenmeye açığız
Yeni bir araç ya da dil gerekiyorsa hızla öğrenir, yapay zeka destekli geliştirmeyle prototipi kısa sürede çıkarırız.
Neler geliştiriyoruz?
- 01
Mobil uygulamalar
MosaicaDream (React Native, Supabase Realtime) ve Zera (CoreML ile cihazda çalışan spam filtresi): ikisi de App Store'da.
- 02
Web deneyimleri
Mosaicaverse, Olay Ufku (WebGL2), NOCTÉ Atelier ve Süzülüş: Next.js, GSAP ve Canvas ile canlı web projeleri.
- 03
Canlı ML uygulamaları
Seoul Bike talep tahmini ve kredi riski modelleri Streamlit ile yayında; model sonuçları herkesin deneyebileceği arayüzlerde.
- 04
LLM ve görüntü işleme
RAG destekli çok ajanlı banka asistanı ve YOLOv8 + OCR ile plaka tespit sistemi; yerel LLM'lerle (Ollama).
Kodu nasıl yazıyoruz?
gitSürüm kontrolü
Projelerimizin çoğu GitHub'da açık; kod ve deneyler izlenebilir.
cvDoğrulama
Çapraz doğrulama, hiperparametre ayarı ve veri sızıntısı kontrolüyle sonuçları sağlamlaştırırız.
deployYayına alma
Streamlit, Vercel ve App Store: modeller ve uygulamalar canlıya çıkar.
AIYapay zeka destekli geliştirme
Hızlı prototipleme için yapay zeka araçlarını, sonucu doğrulamak için istatistiği kullanırız.
06 — Süreç
Veriden sonuca
-
01
Veri
Toplama, temizleme, eksik değer ve aykırı gözlem kontrolü. Her şey önce bir nokta bulutudur.
-
02
Analiz
Dağılımlar, korelasyonlar ve varsayım kontrolleri. Veri bize hangi soruyu sordurmak istiyor?
-
03
Model
Regresyon, zaman serisi ya da makine öğrenmesi. En basit yeterli modeli seçeriz.
-
04
Sonuç
Tahmin aralıkları, etki büyüklükleri ve sade bir anlatı. Belirsizliği saklamadan.
07 — İletişim
Birlikte çalışalım.
Bir veri probleminiz, staj ya da iş birliği fikriniz mi var? Bize yazın, birkaç gün içinde dönelim.