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데이터 산업과 사회 발전에 기여하는 유능한 전문가로 성장하겠습니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
Ⅳ. 입학 후 학업 및 연구계획
Ⅴ. 졸업 후 진로 계획 및 사회적 기여
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의사 결정에 필요한 데이터 분석: 89
2. 현상 이해와 예측: 89
3. 실험 설계와 해석: 89
4. 오류와 불확실성 다루기: 89
5. 다양한 분야와의 융합: 89
6. 정보의 해석과 의사 소통: 90
7. 진실을 파악하는 도구: 90
기초 이론과 개념: 90
회귀 분석 및
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선택의 근거 : CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 market needs 분석 희망
[SNS 상의 데이터 수집을 통한 감성분석]
R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실시하고, 예측 모형
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선택의 근거 : CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 market needs 분석 희망
[SNS 상의 데이터 수집을 통한 감성분석]
R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실시하고, 예측 모형
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공공정책 데이터베이스, NGO사례관리 분야에서 괄목할 만한 실적을 보여 왔다고 자부할 수 있습니다. 특히 얼마 전 국민연금 재정 예측에 대한 시나리오 모형개발에 참여하기도 했습니다. 이렇게 하나하나씩 만들어온 학문적지식과 실질적인
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모형을 '네비게이터(Navigator)'로 명명하였다.
스칸디아 네비게이터의 예
이 모형에는 위의 그림과 같이 BSC의 네 가지 관점 외에 인적자원 초점이 포함되어 있다.
스칸디아의 성과지표인 다섯 가지 관점(학습 및 발전 초점, 프로세스 초점, 고객
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향상시키는 데 기여하겠습니다. 데이터 분석과 머신러닝을 활용한 신용평가 모델 개선을 통해, 보다 공정하고 신뢰성 높은 금융 환경을 조성하는 전문가로 성장하고 싶습니다. 2025 한국평가데이터 개인CB모형개발 및 운영 자기소개서
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결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분야
소비자 행동 분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계
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모형을 세우고 자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하
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모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하게 된 동기와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 중장기적 목표에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. (700
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