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마이닝 방식으로 정제하여 정성적 정보를 정량화하려 시도했습니다. 이 과정에서 팀원들과의 역할 분담, 수치화 방법 논의, 코드 협업 등 다양한 조율이 필요했습니다. 특히 데이터 정합성이 가장 큰 과제였습니다. 일부 기업은 공시 내용이
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마이닝 분석]
고객 콜센터에 유입되는 자연어 처리된 30만건 이상의 데이터에 대한 유의미한 통계적 결과를 도출하는 프로젝트였습니다. 우선 고객불만을 정의하기 위해 TF-IDF 기반의 불만비율을 새로 정의하고, 고객의 관련지표(성, 지역, 차
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, 시험 계획을 수립하여 성능과 안전성을 평가하는 과제였습니다. 저는 시험 계획 수립과 데이터 분석, 보고서 작성 역할을 맡아 프로젝트 전반에 참여했습니다.
프로젝트 초기에는 시험 장비 조작과 데이터 수집에 미숙해 여러 번 실험 오류
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데이터를 신속하고 정확하게 분석하여 최종 결과를 도출하는 능력을 키웠습니다. 또한, 분석 결과를 이해하기 쉬운 형태로 정리하여 팀과 관련 부서에 전달하고, 임상시험 결과를 바탕으로 향후 전략을 제시하는 데 중요한 역할을 했습니다.
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마이닝으로 개방형 응답을 분석하고 시각화하는 데 강점이 있습니다.
6) 입사 후 첫 1년간 목표는 무엇인가요?
다양한 조사 방식(전화, 온라인, 대면)을 경험하고, 데이터 품질 관리 프로세스를 숙지하는 것입니다. 이를 통해 실무 전반의 기초
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데이터 인테그리티를 명확히 이해하고자 했습니다. 기존 교육 자료를 꼼꼼히 학습하였고, 관련 SOP를 숙지하였습니다. 3번의 QC 시험 참관을 통해 실험 데이터를 다룰 때 어떤 부분에서 주의가 필요하고 위반 사례가 발생하기 쉬운지 확인했습
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데이터를 어떻게 관리해야 하나요?
A15. 데이터의 정확성과 완전성을 유지하며, 체계적이고 투명하게 기록하고 관리해야 합니다.
Q16. 본인이 생각하는 성공적인 임상시험 진행이란 무엇인가요?
A16. 일정 준수와 품질 확보, 그리고 안전한 임상
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으로 시험-공정 상관관계 시뮬레이션 모델 구축, 신제품 개발 시 사전 예측지표 제공 등 사전형 품질관리 체계 구축에 기여하겠습니다.
10년 후에는 평가 데이터 기반으로 품질 한계선을 설정하고, 고객 클레임 대응, 신규 기준 수립, 그룹 내
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구가 윤리적이고 과학적으로 진행될 수 있도록 체계적인 접근이 필요하다고 생각합니다.
2. 임상시험에서 데이터 오류를 최소화하기 위한 방법은 무엇인가요?
→ 데이터 오류를 줄이기 위해서는 자동화된 데이터 입력 시스템을 도입하고,
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떻게 변화하는지 실험합니다.
- 빅데이터 분석: 소셜 미디어에서 특정 뉴스가 확산되는 과정과 이용자의 반응을 분석하여 정보 확산 패턴을 연구합니다. 텍스트 마이닝, 감성 분석 등의 기법을 활용할 계획입니다.
3) 연구의 기대 효과
본 연구
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