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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 모델
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정책, 제조업 등 다방면의 데이터를 체계적으로 분석하여 의사결정에 필요한 통찰을 제공하는 역할을 수행하고자 합니다. 금융 분야에서는 투자 리스크 관리, 신용평가, 시장 예측 등에 통계 기법을 적용해 금융 안정성 확보와 자산 가치 극
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정책 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 행정
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자회사에서 화폐정사 업무 수행, 현금수송업체에서 화폐정사 업무 수행 등
지금까지 살아오면서 자신이 내린 가장 힘든 결정은 무엇이며, 그 결정에 대해서 지금은 어떻게 생각하고 있는지 기술하시오. (총 400글자 이내)
면접예상질문
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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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정책 제언을 제시했습니다.
이 연구는 학교 행정연구소에 제출되어 내부 발표자료로 채택되었고, 데이터 기반 문제 인식 → 분석 → 정책 제안까지의 전 과정을 스스로 설계하고 실행한 점에서 제게 큰 자신감을 안겨주었습니다. KERIS의 교육
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모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계획
연구는 실제 플랫폼 기업으로부터 확보한 사용자 로그 데이터(또는 Kaggle 등 공개된 유사 데이터셋)를 전처리한 후, 이탈 고객과 유지 고객의 행동 패턴을 비
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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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모형을 활용한 통계 분석을 실시할 계획입니다. 또한 심층 인터뷰를 병행하여 양적·질적 자료를 통합적으로 분석하는 혼합방법연구(mixed methods)를 통해 보다 입체적인 결과를 도출하고자 합니다.
- 3단계: 정책 제안과 학술 기여
세 번째 단계
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정책의 상호작용을 분석하며, 사회적 문제 해결과 정책 설계에 경제학적 사고를 적용하는 방법을 배웠습니다.
이와 아울러 연구방법론 과목과 데이터 분석 관련 과목을 통해 연구 설계, 데이터 수집, 모형 검증, 결과 해석 등 연구 과정 전반
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