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하는 도구: 82
아. 기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석
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하거나 불확실한 수치를 과신하는 일이 없어야 하며, 분석의 한계와 전제 조건까지 함께 전달하는 것이 통계 윤리의 핵심입니다.
7. 입사 후 어떤 통계 프로젝트에 참여하고 싶습니까?
수급자 만족도 기반 복지 연계 지표 설계나, 연금제도 개
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수 있었습니다. 이렇게 저의 다양성 있는 경제, 통계, 금융상품에 대한 변수들을 연구할 수 있었던 기회는 앞으로 신한카드에 입사해 효율적인 국내 카드상품 마케팅 방향성을 공부해 가는데 탄탄한 기반이 될 것이라고 생각하고 있습니다.
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수, 특정나이 이하 종업원의 비율, 신상품 비율, 종업원 평균 연령, 상근 종업원에 대한 임시직 종업원의 비율 등이다.
이상의 네 가지 관점을 종합하여 항공사에 적용할 수 있는 성과지표를 정리하면 아래의 그림과 같다.
(5) 성과지표의 선정
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하여 폭넓은 시각과 융합적 사고 능력을 배양할 것입니다.
학업과 병행하여 학부 내 연구실에서 진행되는 연구 프로젝트에 참여하며 실험 설계, 자료 수집, 통계 분석, 결과 해석에 이르는 전 과정을 직접 경험할 것입니다. 연구 주제를 선정
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