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 : 렌탈업
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

1)업무흐름 및 기존 업무방식
rawdata: 입금데이터, 렌탈현황, 제조원가, 렌탈료정책, 영업수수료정책 시트
함수출력data: 가맹점_청구금액, 계약_납부내역, 가맹점별_렌탈료 시트
(계약_납부내역 내 회차별 데이터는 수기 입력)

2)자동화하고 싶은 업무
* 입금데이터를 기반으로 계약_납부내역 시트에 회차별 데이터가 자동으로 입력되기를 희망
* 제조원가, 렌탈료정책, 영업수수료정책 시트를 기반으로 렌탈현황 내 정책번호가 자동 부여 되기를 희망
* 제조원가, 렌탈료정책, 영업수수료정책 시트를 기반으로 렌탈현황 내 2월청구렌탈료가 자동 입력되기를 희망