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  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 직원별 평가 데이터를 수기로 입력하고, 개별 평가 점수를 엑셀에서 정리  

- 평가 결과를 기반으로 성과 분석을 수작업으로 수행하고 보고서를 작성  

- 데이터가 많아질수록 분석 시간이 증가하며, 평가 항목별 가중치를 반영하는 과정이 번거로움  

- 보고서 양식이 표준화되지 않아 부서별로 다른 형식의 평가 리포트가 생성됨  

# 자동화하고 싶은 업무  

1. 직원 평가 데이터 자동 입력 및 정리  

   - 직원별 평가 점수를 입력하면 자동으로 정리 및 집계  

   - 엑셀 템플릿을 활용하여 평가 항목별 데이터 입력을 표준화  

2. 평가 항목별 점수 계산 및 분석  

   - 평가 항목별 가중치를 반영하여 최종 점수 자동 계산  

   - 과거 평가 이력과 비교하여 성과 추이 분석  

3. 부서별/직급별 성과 비교 분석  

   - 같은 직급, 부서 내 직원들의 성과 비교  

   - 특정 기준(예: 상위 10%, 하위 10%)에 따른 성과 구분  

4. 보고서 자동 생성 및 시각화  

   - 평가 결과를 기반으로 개별 직원 리포트 자동 생성  

   - 성과 그래프, 점수 분포 차트 등을 활용한 시각화 제공  

5. 승진 및 보상 추천 기능  

   - 평가 점수 및 성과 추이를 분석하여 승진 또는 인센티브 추천  

   - 특정 기준 이상일 경우 자동 알림 기능 추가