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분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계획
연구는 실제 플랫폼 기업으로부터 확보한 사용자 로그 데이터(또는 Kaggle 등 공개된 유사 데
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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 모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상
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분석 → 정책 제안까지의 전 과정을 스스로 설계하고 실행한 점에서 제게 큰 자신감을 안겨주었습니다. KERIS의 교육데이터 분석 업무에서도 이 같은 기획력과 데이터 분석 경험을 바탕으로 실질적인 개선안을 도출해낼 수 있으리라 확신합니
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하여 정책의 영향을 추정
- SVAR 모형: 거시경제적 충격이 경제 변수에 미치는 영향을 분석
3) 데이터 수집 및 분석
본 연구에서는 국내외 공공 데이터를 활용할 계획이다. 주요 데이터 출처로는 다음과 같다.
한국은행, 통계청, 노동부 등의 국
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을 통한 새로운 분석 방법 개발에 관심이 많습니다. 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 통계적 관점에서 이해하고 적용하여 예측 모형과 분류 문제를 해결하는 연구에 참여할 계획입니다. 이를 위해 컴퓨터 과학과 수학 관련 심화 과목도 이수하며
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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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분석 능력을 키웠습니다. SPSS 프로그램 사용법을 익히면서, 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습
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분석하고 해결하는 것’에서 큰 성취감을 느껴왔습니다. 이러한 열정은 학창 시절부터 현재까지 이어져 왔고, 특히 금융 데이터 분석에 대한 관심이 제 역량을 더욱 확고하게 만들어주었습니다.
대학 시절, ‘소상공인 대상 신용평가 모형 개
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분석 능력을 바탕으로 한 고객 니즈 파악 영업 분야에서 강점을가지고 있습니다. 교내 통계연구소에서 진행하는 특강을 수료하며 통계 분석 능력을 키운 경험이 있기 때문입니다. SPSS 프로그램으로 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를
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수업의 질적 향상뿐 아니라, 기술융합 기반 교수학습모형의 가능성을 열어보고자 하는 계획인 것입니다.
그리하여 좀 더 장기적인 플랜으로는 현장교사로서의 경험을 바탕으로 후속 연구도 진행하고 싶습니다. 특히나 교육격차 해소를 위한
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