목차
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
본문내용
연세대학교 일반대학원 통계데이터사이언스학과응용통계학과 학업계획서
연세대학교 일반대학원 통계데이터사이언스학과응용통계학과 학업계획서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[통계와 데이터로 세상 변화시키기] 데이터 분석을 통해 의미 있는 가치를 창출하는 것에 깊은 흥미를 느끼고 있습니다. 대학 재학 시 1,000건 이상의 설문조사 데이터를 분석하여 고객 만족도와 재이용률 간의 상관관계를 파악하는 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 이 과정에서 상관계수 0. 83을 도출하였으며, 이를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스 전략을 제안하였고 실제 몇 개 지점에서는 재이용률이 15% 상승하는 성과를 냈습니다. 이후 인턴십 기간 동안 대형 금융사 데이터 분석팀과 협력하여 고객 이탈 예측 모델을 개발하였고, 20만 건의 거래 데이터를 이용해 로지스틱 회귀모델의 정밀도를 87%까지 향상시킨 경험이 있습니다. 이러한 경험들은 데이터 기반 의사결정의 중요성을 체감하게 하였으며, 더욱 정교한 통계 기법과 알고리즘을 익혀 실무
연세대학교 일반대학원 통계데이터사이언스학과응용통계학과 학업계획서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[통계와 데이터로 세상 변화시키기] 데이터 분석을 통해 의미 있는 가치를 창출하는 것에 깊은 흥미를 느끼고 있습니다. 대학 재학 시 1,000건 이상의 설문조사 데이터를 분석하여 고객 만족도와 재이용률 간의 상관관계를 파악하는 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 이 과정에서 상관계수 0. 83을 도출하였으며, 이를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스 전략을 제안하였고 실제 몇 개 지점에서는 재이용률이 15% 상승하는 성과를 냈습니다. 이후 인턴십 기간 동안 대형 금융사 데이터 분석팀과 협력하여 고객 이탈 예측 모델을 개발하였고, 20만 건의 거래 데이터를 이용해 로지스틱 회귀모델의 정밀도를 87%까지 향상시킨 경험이 있습니다. 이러한 경험들은 데이터 기반 의사결정의 중요성을 체감하게 하였으며, 더욱 정교한 통계 기법과 알고리즘을 익혀 실무
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