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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 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한 사전
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의사결정에 필요한 통찰을 제공하는 역할을 수행하고자 합니다. 금융 분야에서는 투자 리스크 관리, 신용평가, 시장 예측 등에 통계 기법을 적용해 금융 안정성 확보와 자산 가치 극대화에 기여할 것입니다. 특히 빅데이터와 머신러닝 기술을
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모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한 사전
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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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모형개발에 참여하기도 했습니다. 이렇게 하나하나씩 만들어온 학문적지식과 실질적인 행정 분야 전문경험들이 국민연금공단 입사를 준비하며 제가 추구하고자 하는 직업적 전문성에 폭넓은 방향을 제시해 줄 것이라고 확신하고 있습니다.&
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의사결정에 어떻게 반영될 수 있을지 고민하며 실질적인 분석 역량을 쌓을 수 있었습니다.
이 모든 경험은 저를 금융 분야에서 신뢰할 수 있는 분석가로 성장시키는 데 큰 역할을 했습니다. IBK신용정보에서도 이러한 분석적 사고와 문제 해결
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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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