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확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과
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확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과
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확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하게 된
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측정기/ 용출시험기의 사용법 / 고형제구역출입 관리규정 / 파티클Counter 사용법 / 써멀Validator 사용법 / 수율 관리규정 / 선별기의 사용법 / 고형제구역청소방법 / 고형제제의 중간공정관리법 / Sampling 방법 및 관리규정 / 제조환경의 온, 습도 관
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방법을 배웠기 때문입니다. 앞으로도 학업이나 연구를 수행할 때 이러한 태도를 유지하며, 더 다양한 문제에 도전하여 성장하는 통계학자가 되기 위해 노력하겠습니다. 이러한 과정에서 얻은 경험은 고려대학교 세종대학원의 응용통계학과
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통계학적 확률 비교분석을 통한 ‘큰수의 법칙’을 발견 하였
으며 특히, 가장 효율적인 선거방법고찰에 관한 과제 연구과정을 기획부터 수집, 연구
하여 보고서작성 발표하였습니다. 배워야 할 대학과 연계하여 관련 소논문 작성해 보
았습
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통계기반의 제휴모델
1-3. 과제를 해결하는데 어떤 장애물 또는 고난이 있었습니까?
(총 글자수 500 자 이내/ 1000 byte)
보수적 집단의 한계
1-4. 당시 본인의 역할 및 노력에 대해 자세히 기술해주세요.
(총 글자수 500 자 이내/ 1000 b
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방법론에 활용 능력을 높이기 위해 체육통계 방법론을 익히고 통계학적 활용 능력을 발전시켜 나갈 것입니다.
이러한 과정후 스포츠교육학의 교육의 방향을 고찰하기 위한 체육측정평가와 관련된 연구논문을 준비하려고 합니다. 특히 체육
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변수들을 고려하고, 최적의 조건을 찾는 방법을 배웠습니다.
데이터 분석 능력은 통계학 및 데이터 분석 관련 과목을 수강하여 기초를 다졌습니다. 또한, 실제 연구 데이터를 수집하고 분석하는 프로젝트에 참여하여 실무 경험을 쌓았습니다.
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통계분석을 할 때는 물론 기타 활동을 할 때도 R과 SAS 실력을 바탕으로 다른 프로그램을 자발적으로 익혀 접목하곤 했습니다. 금융 학회의 부회장으로서 활동할 당시 파이썬을 이용해 채권 가격을 구하고, 몬테 카를로 시뮬레이션을 돌려보는
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