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비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다.
모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로
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- 등록일 2025.05.13
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31. DAUM
32. 건설회사
33. ** 여행사
34. 현대오토넷
35. LG전자
36. 삼성전자 TN총괄
37. 한국전력공사
38. 신세계 이마트 1
39. 신세계 이마트 2
40. SK 제약회사
41. LG 칼텍스 정유
42. 부동산관련 회사
43. 빙그레
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- 직종구분 전문직
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적용될 수 있다고 느꼈습니다. 일정 차질, 재고 이슈, 약사님의 부정적인 반응 등 영업 현장에서는 언제든 예측 불가능한 일이 발생할 수 있습니다. 저는 그럴 때일수록 빠르게 핵심을 파악하고, 가능한 자원을 활용해 문제를 정리하고 대안을
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유통 체인
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