패턴 인식

통계/머신러닝 모델링으로 인사이트를 정량화합니다

데이터 기반 의사결정

정확한 예측과 분석으로 비즈니스 성과를 극대화합니다

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모델 정확도 (%)
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고객 만족도 (%)

모델링 프로세스

체계적인 방법론으로 최적의 결과를 도출합니다

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특성 엔지니어링

데이터에서 핵심 변수를 추출하고 변환하여 모델 성능을 최적화합니다. 도메인 지식과 통계적 기법을 결합한 고도화된 특성 생성 기술을 활용합니다.

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모델 선택과 튜닝

다양한 알고리즘을 비교 검증하고 하이퍼파라미터 최적화를 통해 최상의 성능을 발휘하는 모델을 구축합니다.

검증 및 해석

교차 검증과 다양한 평가 지표로 모델을 검증하고, 해석 가능한 AI 기법으로 의사결정 근거를 명확히 제시합니다.

주요 분석 영역

다양한 비즈니스 영역에서 데이터 분석 역량을 제공합니다

고객 행동 분석 & 세그멘테이션
수요 예측 & 재고 최적화
이상 탐지 & 리스크 관리
추천 시스템 & 개인화

기술 스택

최신 머신러닝 프레임워크와 도구를 활용합니다

Python
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
XGBoost
LightGBM
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
SHAP
MLflow

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