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재구매율이 10% 증가하였습니다. 이 과정에서 R, Python, SQL 등을 활용한 데이터 분석 역량을 키웠으며, 정량적 분석과 함께 통계적 유의성을 검증하는 능력도 갖추게 되었습니다 1.지원동기
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4.성격 장단점
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기를 수 있었습니다. 특히, 데이터 전처리 과정에서 오류율을 30% 이상 줄이고, 분석 결과를 체계적으로 시각화하여 의사결정 지원 역할을 수행하였으며, 이 프로젝트로 20%의 1.지원동기
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데이터 분석 동아리 활동을 통해 SQL, 엑셀, 파이썬 등을 활용하여 고객 행동 데이터를 분석했으며, 이를 바탕으로 타겟 마케팅 캠페인을 설계해 클라이언트의 광고효율을 평균 1.지원동기
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. 또, 데이터 분석을 통한 고객 행동 파악 능력을 갖추기 위해 SQL과 Excel을 활용하여 고객 구매 패턴 분석 프로젝트를 수행했고, 이 결과로 타깃 마케팅 캠페인 효율이 30% 향상 1.지원동기
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데이터를 분석하여 최적의 인프라 설치 위치를 도출하였습니다. 이 과정에서 GIS 도구와 Python, SQL을 활용하여 방대한 데이터를 정리하고, 매주 진행하는 보고서와 프레젠테이 1.지원동기
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Python, R, SQL 등 다양한 데이터 분석 도구를 활용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리하였고, 모델의 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 반복하여 최적의 1.지원동기
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SQL, Python, 데이터 시각화 도구를 숙련하였고, 이를 활용해 전국 대학생 데이터 분석 경진대회에서 2위를 차지하였습니다. 이러한 경험은 문제 해결 능력과 실무 적응력을 1.지원동기
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파이썬과 R 언어는 물론 SQL에 능숙하게 활용하였으며, 데이터 시각화를 위해 Tableau와 Power BI를 적극 이용하였습니다. 데이터를 체계적으로 정리 및 분석하여 비즈니스 인사이 1.지원동기
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조사를 통해 고객 피드백 데이터를 분석하여 서비스 개선 방안을 도출했고, 그 결과 고객 재방문률이 12% 상승하는 성과를 이루었습니다. 통계 프로그램인 R과 Python, SQL 활용 능 1.지원동기
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데이터 정합성 확보와 SQL, 엑셀, 파이썬 활용 능력을 발전시켰으며, 고객 상담 시스템의 안정성과 효율성을 개선하는 데 기여하였습니다. 이러한 경험들을 바탕으로 고객중 1.지원동기
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