Hakkımızda

Merhaba! Tahliz İstatistiğe Hoşgeldiniz.

Burada veri odaklı tüm çalışmalar için uçtan uca analitik çözümler sunuyoruz.

İstatistik alanında analiz, danışmanlık ve yazılım hizmetlerini her disiplin için değer oluşturabilecek bilgiye akademik ve özel sektör deneyimi olan uzmanlarımızla sunuyoruz. 

yıl.

2012

13 yıldan uzun süreli tecrübe

1200

+saat

Danışmanlık süresi

cons009
cons023
Veriden Bilgiye Geçiş Sürecinde

Sizin alan bilginizle bizim istatistik tecrübemizi birleştiriyoruz.

Günümüzde istatistik biliminin katkı sağlamadığı bir disiplin neredeyse yoktur desek yanılmış olmayız. Bunun farkında olan araştırmacıların alan çalışmalarına ilişkin verilerini yine alanda karşılığı olan değerli bilgiye dönüştürmekte ve bunu yaparken bilimsellikten ödün vermeden, güncel ve gelişmiş metodolojileri kullanıyoruz.

Eğitim tecrübesi
+13 yıl
Analiz hizmeti
140+ yayın ve tez çalışması
İleri seviye programlama (R, Python, Matlab) bilgisi
15 yıl
Paket programlarda (IBM SPSS, Minitab, MEdCalc, JASP) uzmanlık
15 yıl
Disiplinlerarası danışmanlık
1200+ saat
Picture of Doç. Dr. Hasan YILDIRIM

Doç. Dr. Hasan YILDIRIM

Kurucu - Öğretim Üyesi

  1. Yıldız, N. T., Canlı, M., Kocaman, H., Yetiş, A., Yıldırım, H., & Valamur, I. (2025). Validity and reliability of the Turkish version of the Ottawa sitting scale in patients with multiple Sclerosis. Acta Neurologica Belgica, 1-8.
  2. Yetiş, A., Canli, M., Yildiz, N. T., Kocaman, H., Yıldırım, H., Kuzu, Ş., … & Duran, S. (2025). Investigation of the validity, reliability and psychometric properties of the Turkish version of the Ottawa sitting scale in patients with Parkinson’s disease. Scientific Reports, 15(1), 2628.
  3. Yıldırım, H. The Multicollinearity Effect on the Performance of Machine Learning Algorithms: Case Examples in Healthcare Modelling. Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems, 12(3), 68-80.
  4. Yıldız, N. T., Kocaman, H., Yıldırım, H., & Canlı, M. (2024). An investigation of machine learning algorithms for prediction of temporomandibular disorders by using clinical parameters. Medicine, 103(41), e39912.
  5. Yıldırım, H. (2024). Assessment of effective factors on student performance based on machine learning methods. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 7(2), 43-55.
  6. Yıldırım, H. (2024). Novel statistical regularized extreme learning algorithm to address the multicollinearity in machine learning. IEEE Access.
  7. Payas, A., Kocaman, H., Yıldırım, H., & Batın, S. (2024). Prediction of adolescent idiopathic scoliosis with machine learning algorithms using brain volumetric measurements. JOR spine, 7(3), e1355.
  8. Yetiş, M., Yildiz, N. T., Canli, M., Kocaman, H., Yıldırım, H., Alkan, H., & Valamur, İ. (2024). Determination of predictors associated with pain in non‑surgically treated adults with idiopathic scoliosis. Journal of Orthopaedic Surgery and Research, 19(1), 406.
  9. Kaya, D. I., Şatır, S., Öztaş, B., Yıldırım, H., & Aktı, A. (2024). Risk Assessment of Nasal Cavity Perforation in the Maxilla: A Virtual Implant Placement Study Using Cone Beam Computed Tomography. Diagnostics, 14(14), 1479.
  10. Yıldız, N. T., Canlı, M., Kocaman, H., Kuzu, Ş., Valamur, İ., Yıldırım, H., & Alkan, H. (2024). Validity and Reliability of the Timed 360° Turn Test in Individuals with Ankle Sprain. Indian Journal of Orthopaedics, 1-8.
  11. Kaya, D. I., Şatır, S., Öztaş, B., & Yıldırım, H. (2024). Avoiding Sinus Floor Elevation by Placing a Palatally Angled Implant: A Morphological Study Using Cross-Sectional Analysis Determined by CBCT. Diagnostics, 14(12), 1242.
  12. Yetiş, M., Kocaman, H., Canlı, M., Yıldırım, H., Yetiş, A., & Ceylan, İ. (2024). Carpal tunnel syndrome prediction with machine learning algorithms using anthropometric and strength-based measurement. Plos one, 19(4), e0300044.
  13. Yetiş, M., Kocaman, H., Canli, M., Alkan, H., Yıldırım, H., Yildiz, N. T., & Kuzu, Ş. (2024). Validity and reliability of the Modified Four Square Step Test in individuals with ankle sprain. Journal of Orthopaedic Surgery and Research, 19(1), 182.
  14. Kocaman, H., Canlı, M., Alkan, H., Yıldırım, H., Yıldız, N. T., Et, T., … & Yıldız, F. Ü. (2024). Timed 360° turn test following anterior cruciate ligament reconstruction: A cross-sectional reliability and validity study. J Clin Pract Res, 46(1), 58-66.
  15. Yıldırım, H., & Özkale, M. R. (2024). A Novel Regularized Extreme Learning Machine Based on L 1-Norm and L 2-Norm: a Sparsity Solution Alternative to Lasso and Elastic Net. Cognitive Computation, 16(2), 641-653.
  16. Yıldız, N. T., Kocaman, H., & Yıldırım, H. (2023). Predictors of the masticatory muscle activity during chewing in patients with myogenous temporomandibular disorder. Clinical Oral Investigations, 27(11), 6547-6558.
  17. Kocaman, H., Canlı, M., Alkan, H., Yıldırım, H., & Yıldız, N. T. (2023). The reliability and validity of the Modified Four Square Step Test in individuals with Anterior Cruciate Ligament Reconstruction. Indian Journal of Orthopaedics, 57(11), 1819-1825.
  18. Korkusuz, M., Basaran, B., Et, T., Bilge, A., Yarimoglu, R., & Yıldırım, H. (2023). Bilateral external oblique intercostal plane block (EOIPB) in patients undergoing laparoscopic cholecystectomy: a randomized controlled trial. Saudi Medical Journal, 44(10), 1037.
  19. Kocaman, H., Yıldırım, H., Gökşen, A., & Arman, G. M. (2023). An investigation of machine learning algorithms for prediction of lumbar disc herniation. Medical & Biological Engineering & Computing, 61(10), 2785-2795.
  20. Kılıç, O., Yıldırım, H., Kaya, D., Buber, I. (2023). Diagnostıc Value of The Leuko-Glycemic Index in Coronary Slow Flow. IJOHSON 2 (3), 66-75.
  21. Gökşen, A., Kocaman, H., & Yıldırım, H. (2023). Reliability and Validity of the Back Pain and Body Posture Assessment Instrument in Adults with Disc Herniation. Turkiye Klinikleri Journal of Health Sciences/Türkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi, 8(3).
  22. Candeniz, Ş., Citaker, S., Maraş, G., Yavuzer, H. E., Yıldırım, H., & Günendi, Z. (2023). Comparison of the effectiveness of instrument-assisted soft tissue mobilization and extracorporeal shock wave therapy in myofascial pain syndrome. Turkish Journal of Medical Sciences, 53(6), 1825-1839.
  23. Yıldırım, H., & Özkale, M. R. (2023). A combination of ridge and Liu regressions for extreme learning machine. Soft Computing, 27(5), 2493-2508.
  24. Yıldırım, G., Kaçıranlar, S., & Yıldırım, H. (2022). Poisson and negative binomial regression models for zero-inflated data: an experimental study. Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A1 Mathematics and Statistics, 71(2), 601-615.
  25. Yıldırım, H. (2021). Comparative analysis of machine learning algorithms based on variable importance evaluation. Journal of Science, Technology and Engineering Research, 2(2), 46-53.
  26. Sebetci, Ö., & Yıldırım, H. (2021). A study on investigation of the usage of decision support systems and evidence-based medicine relations via machine learning algorithms. Decision, 48(3), 249-259.
  27. Yıldırım, H., & Revan Özkale, M. (2021). LL-ELM: A regularized extreme learning machine based on L 1-norm and Liu estimator. Neural computing and applications, 33(16), 10469-10484.
  28. Yıldırım, H., & Özkale, M. R. (2020). An enhanced extreme learning machine based on Liu regression. Neural Processing Letters, 52, 421-442.
  29. Bolat, E., Yıldırım, H., Altin, S., & Yurtseven, E. (2020). A comprehensive comparison of machine learning algorithms on diagnosing asthma disease and COPD. International Journal of Sciences and Research, 76(3).
  30. Yıldırım, H., & Özkale, M. R. (2019). The performance of ELM based ridge regression via the regularization parameters. Expert Systems with Applications, 134, 225-233.
  31. Yıldırım, H. (2019). Property value assessment using artificial neural networks, hedonic regression and nearest neighbors regression methods. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(2), 387-404.
  32. Yıldırım, H. (2018). Comparison of provinces of Turkey in terms of accessing health care services by using different clustering algorithms. Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A-Applied Sciences and Engineering, 19(4), 907-925.
  33. Yıldırım, Hasan, Sakallıoğlu, Sadullah (2016). Investigating Binary Similarity Measures. Çukurova Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 34(4), 100-109.

  1. Yıldırım, H. Count Regression and Machine Learning Algorithms for Zero-Inflated Count Data. 8th International ICONTECH Congress on Innovative Surveys in Positive Sciences, 2024.

  2. Yıldırım, H. Differential geometric least angle regression and the traditional machine learning algorithms from the sparsity perspective. Al Farabi 12th International Scientific Research and Innovation Congress, 2024. 

  3. Yıldırım, H. An investigation of simultaneous perturbation stochastic approximation as a feature selection method. 9th International Aegean Congresses, 2024. 

  4. Yaşuk B., Kiriş, N. and Yıldırım, H. Investigation of The Relationships Between Internet Addiction, Objective Sleep Quality, Subjective Sleep Quality, and Cognitive Functions in University Students. V. Baskent International Conference on Multidisciplinary Studies, 2023, 98-99. 

  5. Yıldırım, H. and Özkale, M., R., “ The Performance of ELM Based Ridge Regression via The Regularization Parameters ”, International Congress on Statistics, Mathematics and Analytical Methods, March 28, 2019, İstanbul, Turkey
  6. Yıldırım, H. and Özkale, M., R., “A New Extreme Learning Machine Algorithm Using Liu Regression”, International Congress on Statistics, Mathematics and Analytical Methods, March 28, 2019, İstanbul, Turkey.
  7. Yıldırım, H., “Property Value Assessment Using Artificial Neural Networks, Hedonic Regression and Nearest Neighbors Regression Methods“, 1st International Conference on Data Science and Applications(ICONDATA) 2018, Yalova, Turkey.
  8. Yıldırım, H., “Examination of Provinces of Turkey In Terms of Accessing Health Care Services by Using Different Clustering Algorithms“, 1st International Conference on Data Science and Applications(ICONDATA) 2018, Yalova, Turkey.
  9. Yıldırım, H., “Extracting Clusters between Turkey’s Cities Based on Human Development Index: A Comparison of Clustering Methods“, 3rd International Researchers, Statisticians And Young Statisticians Congress, Konya, Turkey, May 24-26, 2017, pp.145-145.
  10. Yıldırım, H., “On The Examination of PISA 2015 Scores via Hierarchical and Non Hierarchical Clustering Methods“, International Congress on Fundamental and Applied Sciences 2017 (ICFAS2017) , Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, 21-25 Ağustos 2017, pp.90-90.
  11. Yıldırım, H., Özkale M.R., “Determining the efficiency of classification algorithms on different data sets“, 1st International Mediterranean Science and Engineering Congress (IMSEC2016), Adana, Turkey, October 26-28, 2016, pp.4348-4348.
  12. Yıldırım, H., Sakallioğlu S., “Investigating Binary Similarity And Dissimilarity Measures“, 3rd International Eurasian Conference On Mathematical Sciences and Applications (IECMSA 2014), Vienna, Austria, August 25-28, 2014, pp.1-1.
  1. AlliStat Web Tabanlı Yerli İstatistik ve Yapay Zeka Yazılımı. 01/06/2021 – 27/03/2024.
  2. Bazı Geniş Yapraklı Ağaç Türlerinde Yaprakların Azot, Fosfor, Klorofil, Fenolik Madde ve Antosiyanin İçeriği ile Yaprak Rengi Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi, Yaprak N ve P Rezorpsiyon Oranının Yapay Zekâ ile Modellenmesi, Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi (Devam Ediyor) 
  3. Alan Bazlı Özelleştirilmiş Dil Modeli Destekli Yarı Otonom Yapay Zeka ve İstatistik Analiz Programı (Devam Ediyor)
  • Programlama Dilleri: R (İleri Seviye), Python (İleri Seviye), Matlab (Orta Seviye).
  • Paket Programlar: IBM SPSS (İleri Seviye), Minitab (İleri Seviye), MedCalc (İleri Seviye), JASP (İleri Seviye), Jamovi (İleri Seviye).
  • Grafik ve Ofis Programları: Tableau (Orta Seviye), MS Office (İleri Seviye)
  • KPDS (İleri Seviye – A)
  • YÖKDİL (İleri Seviye – A)
  • ÜDS (İleri Seviye – A)

Bilimsel Sonuçlar

Alandaki güncel metodolojileri kullanarak bilimsel olarak güvenilir ve geçerli sonuçlar elde ediyoruz.

Hızlı ve Sistematik Süreç

Zamanın değerinin farkında olarak en kısa sürede raporunuzu hazırlıyoruz.

Mükemmel İletişim Desteği

Karmaşık süreçleri sadeleştirerek tüm sürece her anında vakıf olmanızı sağlıyoruz.

Akademik ve özel sektör tecrübesi ile

Tahliz İstatistik çalışmanızı en üst kaliteye taşıyabilir.

Araştırmacıların istatistiksel süreçlerde herhangi bir sorun yaşamamaları adına yardımcı oluyoruz. Çalışmaların niteliğini en üst seviyeye taşıyarak kariyerinizi destekliyoruz.

Hemen bağlantıya geçin! Çalışmanızı hızlıca sonuçlandıralım.

Sisteme Giriş Yapın!