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회귀 모델을 조합하여 예측 성능을 0. 78에서 0. 86으로 끌어올리는 성과를 거두었습니다. 이러한 분석을 기반으로 한 전략 제안으로 연간 보험 영업 수익이 5억 원 이상 증가하였으며, 고객 이탈률도 15% 감소하는 결과를 얻었습니다. 또한, 대규
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회귀분석 등 다양한 통계기법을 활용하였고, 이를 바탕으로 정부 정책 제안서를 작성하여 지방경제 활성화 방안에 대해 보고하였습니다. 이후 인턴십 경험에서는 실시간 경제지표를 바탕으로 경기변동 예측모델을 개발하였고, 이 모델은 3개
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회귀분석을 실시했고, 이를 통해 전기자동차의 배터리 충전 효율이 평균 15% 향상됨을 확인하였습니다. 또한, 3년간의 인턴 경험에서는 현대자동차 전기차 개발팀에서 근무하며 배터리 시스템 설계와 테스팅 업무를 담당하였으며, 품질 검사
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회귀분석을 통해 유의미한 차이를 도출하였습니다. 이를 통해 지역별 교육격차 해소와 관련한 정책 제언을 하였고, 학생 수 증가와 학업 성취도 향상에 기여할 수 있다고 확신하게 되었습니다. 또한, 통계학의 실무 활용 능력을 키우기 위해
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회귀분석, 군집분석, 생존분석을 수행하였으며, 연구 결과 3개 변수의 유의미한 상관관계를 발견하여 학회 발표와 논문 게재를 이끌어내었습니다. 이후 공공보건센터에서 진행한 프로젝트에서는 5000여 명의 대상자 데이터를 수집·분석하며 S
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회귀와 의사결정나무를 활용하여 200만 건 이상의 데이터셋을 분석하였고, 이를 바탕으로 고객 이탈 가능성을 78% 정확도로 예측하는 데 성공하였습니다. 이후 인턴십 기간 동안 통계적 기법과 머신러닝을 활용하여 신용평가 모델의 예측력을
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회귀분석 등 기초 지식을 습득하는 동시에, 빅데이터 분석 프로젝트에 참여하여 SQL과 R, Python을 활용해 총 1만 건 이상의 데이터를 정제하고 분석하였으며, 이를 바탕으로 고객 만족도 예측 모델을 개발하여 15% 이상의 정확도를 달성하였습니
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회귀분석을 실시하였으며, 이를 통해 시장 변화의 핵심 요인들을 구체적으로 제시하였습니다. 이후 기업 인턴십 경험에서도 실질적 가치를 창출하였습니다. 금융사 내 투자전략팀에서 근무하며, 국내 주식시장의 상장기업 재무제표와 시장
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회귀분석과 머신러닝 알고리즘을 적용하여 예측 정확도를 기존보다 25% 향상시켰으며, 이는 자연재해 예방과 대응 방안을 마련하는 데 중요한 참고자료가 될 것이라고 확신하게 되었습니다. 또한, 지역기상관측망 확충 사업에 참여하여 전국
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회귀 분석 기법을 적용하였으며, 고객 만족도를 평균 2점(5점 만점)으로 개선하는 결과를 얻었습니다. 이러한 경험을 통해 데이터에 기반한 문제 해결 능력과 분석 역량을 갖추게 되었으며, 실질적 성과를 창출하는 머신러닝 시스템 개발에 깊
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