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R을 활용한 물류 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 특히, 빅데이터를 활용하여 물류 수요 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서 데이터 기반의 의사결정을 내리는 역량을 키울 수 있었습니다.
이 외에도, "클라우드 컴
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R을 활용한 데이터 시각화 및 분석 방법을 학습하였습니다. 특히, 대용량 데이터를 분석하여 소비자 행동 패턴을 도출하는 프로젝트를 수행하며, 마케팅 데이터 활용 역량을 키웠습니다.
이 외에도, "소비자 심리학", "브랜드 전략", "광고 기획
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R을 활용한 데이터 처리 및 시각화 경험을 보유하고 있으며, 분석 결과를 체계적으로 정리하고 해석하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로, CES 분석 과정에서 발생하는 반복적인 작업을 최적화하고, 분석 프로세스를 개선하는 방법을
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자기주도적으로 학습을 지속적으로 해왔습니다. 학부 시절부터 온라인 강좌, 자기주도 학습을 통해 파이썬과 R 프로그램을 독학하였고, 이를 실제 프로젝트에 적용하여 효율적인 데이터 분석을 이끌어냈습니다. 특히 빅데이터 분석과 머신러
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R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드 되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한 사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및
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R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실시하고, 예측 모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수
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다. 규모는 작았지만, 이 과정을 통해 전시기획이 단순한 준비가 아니라 참가자, 기관, 관람객의 관점을 모두 고려해 구성해야 하는 ‘조율’의 과정이라는 점을 배웠습니다.
또한, 조사통계 역량 강화를 위해 통계분석 도구(R, SPSS)와 엑셀 피
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이전 직장에서 광고 캠페인의 성과를 실시간으로 분석하고, 고객 행동 데이터를 기반으로 타겟팅 광고 전략을 개선한 경험이 있습니다. 이 과정에서, SQL, Python, R 등의 언어를 활용하여 데이터를 정리하고 분석하는 기술을 습득했으며, 머신러
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자기 자신을 한마디로 표현한다면 어떤 사람입니까? (공백포함 48자)
성장과정 (공백포함 620자)
본인 성격의 장단점 (공백포함 788자)
중요하게 여기는 가치와 신조 (공백포함 508자)
우리 회사에서 왜 당신을 채용해야 하는지 그 이유에 대하
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R 같은 통계적인 지식도 쌓아왔습니다. 이처럼 저의 가장 큰 강점은 확실한 목표를 기반으로 하여 이를 달성하기 위해서 해당 분야의 역량을 지속해서 개발할 뿐만 아니라 여러 관련 분야 및 필요한 학습을 병행하였다는 것입니다. 이는 제가
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