data-analysis는 업로드한 데이터셋 — 스프레드시트, 로그, 녹화, 영상 — 을 위한 처음부터 끝까지의 분석 스킬입니다. 열두 개의 메서드 스킬을 구성하고 항상 같은 순서를 따릅니다: 검사, 계획, 분석, 해석.
호출 방법
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/analyze Inspect the uploaded pss_trial.xlsx (two groups, PSS-10 pre/post). Check data quality and baseline balance, compute change scores, and deliver a reproducible analysis report with plots.
먼저 + 버튼으로 파일을 첨부하세요. 이후 단계를 위해 세션에 남습니다.
진행 과정
- 검사: 구조, 결측, 범위, 집단 균형 — 무엇을 계산하기 전에 보고.
- 계획: 읽을 수 있는(그리고 반대할 수 있는) 명시적 분석 계획.
- 분석: 샌드박스에서 코드가 돌고 각 단계가 보이고 펼쳐집니다. 모든 산출물이 뒤의 코드와 데이터 스냅샷을 기록합니다.
- 해석: 데이터 품질, 계획, 가정 점검, 효과크기·CI가 붙은 결과, 해석, 한계가 담긴 리포트.
구성하는 메서드 스킬
- descriptives · correlation · regression(선형·로지스틱) · mixedlm(혼합효과) · abtest
- transcription(로컬 whisper) · acoustic(포먼트·MFCC) · voice(감정 특징)
- face_expression(이미지·영상) · pose(이미지·영상) · rppg(얼굴 영상의 심박수) · eeg_suite(전처리·밴드 파워·토포맵·ERP·ERD/ERS·SSVEP)
산출물
- 분석 리포트(마크다운)와 구조화 AnalysisReport(JSON).
- 각각 Reproducibility 패널(코드·데이터·시드)이 붙은 플롯과 표.
팁
- 열이 무엇을 뜻하는지 말하면 계획이 좋아지고 리포트가 변수를 올바르게 부릅니다.
- 가정 감사와 검정력이 붙은 가설 검정은 이어서 /stats로 — 파일은 이미 거기 있습니다.
