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분류와 관련시켜 설명해보면 다음과 같다.
1/ 접촉도 높은 서비스(high-contact services)
이 형태는 주로 고객이 직접 방문하는 형태이다. 미용이나 의료 등 '신체
에 대한 서비스(People Processing)'는 모두 여기에 속하며, 다른 종류의 서
비스업에서도
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데이터베이스 관리, 메타데이터 고도화, 디지털 자산 유통 시스템은 제가 학문과 실무를 통해 준비해온 역량을 실질적으로 발휘할 수 있는 이상적인 환경이라 생각합니다. 콘텐츠의 유형별 특성과 이용자 접근성까지 고려한 데이터 분류 방
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향상시킨 경험이 있습니다. 또한, 딥러닝을 활용한 이미지 분류 모델을 구축하면서, CNN 모델을 적용하여 99% 이상의 정확도를 달성한 경험도 있습니다. 이러한 프로젝트를 통해 저는 AI 모델의 성능을 최적화하는 능력과 효율적인 데이터 처리
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데이터를 분석하고 그에 맞는 자동 응답 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 고객의 문의 사항을 분류하고, 적절한 답변을 자동으로 생성하는 기능을 제공하여, 고객 대응 시간을 대폭 단축시키는 성과를 거두었습니다.
또한, 이미지 분석
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데이터를 통해 정책의 방향을 제시할 수 있다는 점에서 매우 의미 있고 도전적인 분야라고 생각합니다. 실제로 공공데이터 분석 프로젝트를 하며 민원 데이터를 분류하고 인사이트를 도출했던 경험이 있어, 데이터 기반 행정에 기여할 수 있
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데이터를 다루는 방식과, 분석 결과가 프로덕트팀에서 어떻게 의사결정으로 이어지는지를 배우고 싶습니다. 또한 사용자 세그먼트 분류와 실험 설계 방식을 익혀, 분석이 곧 실행으로 이어지는 전 과정을 경험하고 싶습니다. 2025 우아한
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데이터 관리에서 중점을 두는 부분은 무엇인가요?
정확성과 체계적인 관리가 가장 중요합니다. 작은 오류도 품질 문제로 이어질 수 있기 때문에 항상 두 번 이상 검토하고, 데이터 분류 체계를 명확히 하여 효율적인 업무가 이루어지도록 합
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중요한데, 본인의 수치 분석 경험이 있나요?
네, 공공기관 인턴 시절 민원 데이터를 분류하고 분석한 경험이 있습니다. 응답 시간별 만족도를 엑셀로 시각화해 보니, 점심시간 직후 응답 지연이 두드러졌고, 이를 근거로 업무 배치 변경이 이
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분류와 이탈 포인트 파악입니다. 어떤 유저가 언제 이탈하는지를 데이터로 분류해 페르소나를 세분화한 뒤, 각 페르소나별 맞춤 루틴과 피드백을 설계해야 합니다. 둘째는 일관성과 기대감입니다. 예측 가능한 피드백과 보상 구조를 통해 ‘
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리와 유사한 업무는 무엇인가요?
저는 이전에 물류 및 재고 관리 업무를 담당하며 다량의 자재와 화물을 관리한 경험이 있습니다. 각 품목을 정확하게 분류하고 데이터화하며, 배송 오류를 최소화하는 데 중점을 두었습니다. 이러한 경험은
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