추출·분석

이 활용 사례의 에이전트 14개입니다. 에이전트마다 하는 일, 필요한 것, 단계 순서와 예시 과제를 보여 줍니다.

인과 분석#

관찰 자료로 처치·프로그램·정책의 효과를 추정해 주세요. 데이터 파일(CSV·XLSX·SPSS)을 첨부하고 무엇이 무엇에 영향을 주는지 알려 드려요. 인과 그림을 그려 통제할 변수를 정하고, 자료에 맞는 설계(이중강건 보정·이중차분·회귀 불연속·도구변수)를 골라 가정을 점검한 뒤, 신뢰구간이 있는 효과 추정과 측정하지 않은 교란이 얼마나 강해야 결과를 뒤집는지까지 담은 보고서와 추정·균형 표를 주세요.

단계

START → [1] Causal question and graph → [2] Strategy and analysis data →
  [3] Assumption checks and estimate → [4] Sensitivity and report → [5] Answer → END

기술통계#

원고에 넣을 수 있게 내 데이터를 요약해 주세요. 데이터 파일(CSV·XLSX·SPSS)과 필요하면 코드북을 첨부하고, 중요한 변수나 집단을 알려 드려요. 표본 특성 표(Table 1), 변수 형식에 맞는 요약값(평균·SD 또는 중앙값·사분위수, 빈도·백분율), 표준화 평균 차이가 있는 집단 열, 결측, 분포 그림, 표본 서술 문단을 담은 보고서와 표가 담긴 스프레드시트를 주세요.

단계

START → [1] Data check and summary plan → [2] Cleaning and summaries →
  [3] Group balance and figures → [4] Sample description and report → [5] Answer → END

ECG 심박변이도(HRV) 분석#

내 ECG 기록으로 심박변이도를 분석해 주세요. ECG 파일(CSV·EDF·BDF 등)과 필요하면 이벤트 표나 참가자 표를 첨부할게요. 신호 품질, 보정한 R 피크, 조건별 시간·주파수·비선형 HRV, 효과 크기와 그림을 포함한 조건·집단 비교를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and signal quality → [2] Preprocessing and HRV metrics →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

EDA(피부전도) 분석#

내 기록에서 피부전기활동(피부 전도도)을 분석해 주세요. EDA 파일(CSV, Empatica E4 EDA.csv, EDF)과 필요하면 자극 시점이나 조건 구간이 담긴 이벤트 표, 참가자 표를 첨부할게요. 신호 품질, 긴장성·위상성 성분, 조건별 피부 전도 수준과 비특이적·사건 관련 피부 전도 반응, 효과 크기와 그림을 포함한 조건·집단 비교를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and signal quality → [2] Preprocessing and EDA metrics →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

EEG ERP 분석#

내 EEG에서 사건 관련 전위(ERP)를 측정해 주세요. 자극 마커가 있는 EEG 기록(EDF·BDF·FIF·BrainVision·EEGLAB·CSV)과 필요하면 이벤트 표와 이벤트 코드의 의미를 첨부할게요. 신호 품질, 전처리(필터링·보간·기준·ICA·에포크와 기저선·시행 제거), 조건별 성분 평균·피크 진폭과 잠재기, 효과 크기를 포함한 조건·집단 비교, 총평균 파형·차이 파형·두피 분포도를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and signal quality → [2] Preprocessing, epochs and components →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

EEG 스펙트럼 분석#

휴지기 또는 과제 EEG를 주파수 영역에서 분석해 주세요. EEG 기록(EDF·BDF·FIF·BrainVision·EEGLAB·CSV)과 필요하면 이벤트 표나 참가자 표를 첨부할게요. 신호 품질과 불량 채널, 전처리(필터링·보간·평균 기준·ICA), 조건별 대역 파워·피크 알파 주파수·전두 알파 비대칭·1/f 기울기, 효과 크기를 포함한 조건·집단 비교, 두피 분포도와 스펙트럼을 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and signal quality → [2] Preprocessing and spectral metrics →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

탐색적 데이터 분석#

무엇을 분석할지 정하기 전에 내 데이터를 탐색해 주세요. 데이터 파일(CSV·XLSX·SPSS)과 필요하면 코드북, 관심 변수를 알려 드려요. 데이터 품질 문제를 우선순위대로 정리하고, 결측 패턴·분포와 이상값·변수 사이의 관계(하위 집단에서 방향이 바뀌는 관계 포함)·숨은 사례 군집을 설명한 뒤, 발견을 근거로 가설 후보와 후보별 다음 분석을 제안하는 보고서와 데이터 프로필 표를 주세요.

단계

START → [1] Data check and quality → [2] Missing data and distributions →
  [3] Relationships and structure → [4] Hypothesis candidates and report → [5] Answer → END

표정 분석#

얼굴 영상이나 사진의 표정을 분석해 주세요. 한 사람이든 여러 참가자든 됩니다. 파일(MP4·MOV·WEBM·JPG·PNG, 여러 개는 ZIP)과 필요하면 구간 시점이 담긴 사건 표, 참가자 표를 첨부할게요. 한 사람이면 전체 표정 분포(우세 표정·감정 점수·정서가와 각성·동작 단위 프로필)와 시간에 따른 변화(시간대·추세·표정 에피소드·정점 순간), 구간 비교를, 여러 참가자면 참가자별 기준선 대비 조건·집단 비교를 효과 크기와 함께 주세요. 그림에는 얼굴 이미지를 넣지 말고 지표 표도 함께 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and quality → [2] Expression extraction and measures →
  [3] Analysis and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

fMRI 분석#

원시 BOLD 런으로 내 fMRI 데이터를 분석해 주세요. BIDS 데이터셋이나 이벤트 파일이 있는 4-D NIfTI 런(또는 휴지기 런)과 필요하면 participants.tsv 를 첨부할게요. 영상 품질과 머리 움직임, 움직임 보정과 MNI 정합, 과제 활성화(일반 선형 모형) 또는 휴지기 연결성, FDR 보정 군집이 있는 전뇌 집단 지도, 효과 크기와 그림을 포함한 네트워크 수준 비교를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and image quality → [2] Preprocessing and first level →
  [3] Group analysis and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

추론통계#

내 데이터로 가설을 검정해 주세요. 데이터 파일(CSV·XLSX·SPSS)과 가설이나 비교하고 싶은 것을 알려 드리고, 코드북이나 분석 계획을 함께 드릴 수 있어요. 가설마다 검정을 고른 이유, 가정 점검, 효과 크기·95% CI·APA 문장이 담긴 결과를 다중비교 보정과 함께 정리한 통계 분석 보고서와 결과 표를 주세요.

단계

START → [1] Data check and analysis plan → [2] Cleaning and assumption checks →
  [3] Tests, effect sizes and robustness → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

PPG 맥파 분석#

웨어러블을 포함한 내 PPG 기록으로 맥박수와 맥박수 변이도를 분석해 주세요. PPG 또는 BVP 파일(CSV, Empatica E4 BVP.csv와 ACC.csv, EDF)과 필요하면 가속도계 열, 이벤트 표나 참가자 표를 첨부할게요. 맥파 품질과 움직임, 보정한 맥박 피크, 조건별 시간·주파수·비선형 맥박수 변이도, 효과 크기와 그림을 포함한 조건·집단 비교를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Data check and signal quality → [2] Preprocessing and pulse-rate variability →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END

예측 모델링#

표 데이터의 결과를 예측하는 모델을 만들고 비교해 주세요. 데이터 파일(CSV·XLSX·SPSS)을 첨부하고 무엇을 예측할지 알려 드려요. 누수를 점검하고, 기준 모델·정규화 회귀·랜덤 포레스트·그래디언트 부스팅을 같은 교차검증 분할에서 신뢰구간과 함께 비교한 뒤, 보정을 확인해 기준점을 정하고, 예측에 기여한 변수와 하위 집단별 성능 차이를 TRIPOD+AI 점검표와 함께 담은 보고서와 성능·교차검증 예측값 표를 주세요.

단계

START → [1] Prediction problem → [2] Leakage check and baseline →
  [3] Model comparison and calibration → [4] Contribution and report → [5] Answer → END

처방적 분석#

분석 결과를 결정으로 옮겨 주세요. 앞선 분석 결과나 데이터 파일을 첨부하고 선택지·목표·제약(비용·예산·인원)을 알려 드려요. 선택지마다 근거(실험·인과 추정·예측·가정)의 등급을 매기고, 기대 순이득으로 선택지를 비교하거나 한정된 자원의 최적 배분을 찾은 뒤, 불확실성을 시뮬레이션해 추천이 최선일 확률과 위험을 보이고, 어떤 입력이 결정을 뒤집는지 담은 보고서와 시나리오 표를 주세요.

단계

START → [1] Decision problem → [2] Evidence and value model → [3] Decision and uncertainty →
  [4] Sensitivity and report → [5] Answer → END

원격 PPG(얼굴 영상 심박수)#

참가자 얼굴 영상에서 심박수를 추정해 주세요(원격 PPG). 얼굴 영상과 필요하면 영상별 접촉식 심박 파일, 이벤트 표, 참가자 표를 첨부할게요. 영상 품질, POS 기반 조건별 심박수(비교용 CHROM·딥러닝 모델 포함), 신호 대 잡음비와 신뢰할 수 있는 구간, 기준 심박이 있으면 그 대비 오차, 효과 크기와 그림을 포함한 조건·집단 비교(얼굴 이미지는 넣지 않음)를 담은 보고서와 지표 표를 주세요. 단계마다 실행한 코드를 보여 주세요.

단계

START → [1] Video check and quality → [2] Pulse extraction and heart rate →
  [3] Comparisons and figures → [4] Interpretation and report → [5] Answer → END