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의류도소매에 관한 전반적인 판매 매입매출 등 전반적인 입출고관련 엑셀
1.업종 : 의류도소매
2.예산 :
3.제작 요청사항
1)업무흐름 및 기존 업무방식
동대문 가죽. 무스탕 판매업체입니다.업무는 원단 입고 (발주공장으로 입고됨) -> 공장발주주문 (제품당 소모수량체크) -> 공장에서 매장으로 제품입고 -> 도소매 판매
2)자동화하고 싶은 업무
* 공장 및 원단 업체별 원단입출고 거래내역 및 잔고량ex) 1. A원단가게 ㅡ> 1번공장 -> 1000평입고 연계
* 2. 1번공장 주문 -> 핑크코트 L 사이즈 ㅡ> 35평(1장당) ㅡ> 3장 주문 시
핑크코트 입출고 수량 및 재고량 파악
핑크코트 L사이즈 3장 제작시 들어가는 원단 105평 에 관한 데이터 연결 입출고 및 재고량
* 3. 공장 및 원단에 대한 매입액, 매출액, 잔액 표기4. 가게(판매처)에 대한 수입 지출 매출 매입 한달 통계 자료 표기
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대학 입시 합격률 예측 시스템
1.업종 :
2.예산 :
3.제작 요청사항
현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다.
학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만,
체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다.
이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다.
1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식
- 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사
- 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상
- 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음
- 학생별 맞춤형 추천이 어려움
2. 자동화하고 싶은 업무
- 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석
- 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영
- 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천
- 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상
- 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천