# 📊 One-Touch Analysis & Report Pipeline 완전 자동화된 분석 및 보고서 생성 파이프라인입니다. ## 🚀 빠른 시작 ### 원터치 실행 ```bash cd "Front/On/love(cs)/strategic ambiguity/empirics" ./run_full_pipeline.sh ``` 이 명령 하나로 다음 모든 작업이 자동으로 실행됩니다: 1. ✅ **데이터 구축**: Company*.dat 파일들로부터 분석용 데이터셋 생성 2. ✅ **통계 분석**: H1, H2, H3, H4 모델 fitting 및 결과 저장 3. ✅ **시각화 생성**: Figure 1, Figure 2a/2b, interaction plots 등 4. ✅ **보고서 렌더링**: 3개 Quarto 보고서 → HTML/PDF 변환 5. ✅ **품질 평가**: Charles Fine & Scott Stern 관점에서 자동 평가 ## 📋 사전 요구사항 ### 필수 - **Python 3.8+** with packages: - pandas - numpy - matplotlib - statsmodels - scipy - **데이터 파일** (다음 중 한 곳에 위치): - `/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/Front/On/love(cs)/strategic ambiguity/empirics/data/raw/` - `./data/raw/` (상대 경로) 필요한 파일: - `Company20211201.dat` - `Company20220101.dat` - `Company20220501.dat` - `Company20230501.dat` ### 선택 (보고서 렌더링용) - **Quarto**: https://quarto.org/docs/get-started/ - **LaTeX** (PDF 생성용, 선택사항): https://www.latex-project.org/get/ Quarto 없이도 스크립트는 실행되며, .qmd 파일들은 생성됩니다. ## 📁 출력 파일 구조 ``` outputs/ ├── h1_coefficients.csv # H1 회귀 계수 ├── h2_model_architecture.csv # H2 (architecture) 계수 ├── h2_model_architecture_metrics.csv # H2 (architecture) 모델 적합도 ├── h2_model_founder.csv # H2 (founder) 계수 ├── h2_model_founder_metrics.csv # H2 (founder) 모델 적합도 ├── h3_coefficients.csv # H3 interaction 계수 ├── h4_coefficients.csv # H4 interaction 계수 │ ├── figures/ │ ├── Figure_1_Reversal.png # H1 vs H2 reversal pattern │ ├── Figure_2a_H3.png # H3 interaction plot │ └── Figure_2b_H4.png # H4 interaction plot │ ├── bakeoff/ │ ├── univariate_distributions.png # 변수 분포 │ ├── moderator_overlap_is_hardware.png # Hardware 겹침 분석 │ ├── moderator_overlap_is_serial.png # Serial 겹침 분석 │ ├── h2_interaction_is_hardware.png # Hardware interaction │ └── h2_interaction_is_serial.png # Serial interaction │ └── reports/ # Quarto 렌더링 결과 ├── moderator_bakeoff_lean.html ├── moderator_bakeoff_lean.pdf ├── Progress_Report_W1_is_serial.html ├── Progress_Report_W1_is_serial.pdf ├── Progress_Report_W1_is_hardware.html └── Progress_Report_W1_is_hardware.pdf ``` ## 📊 생성되는 보고서 ### 1. `moderator_bakeoff_lean.qmd` → `.html/.pdf` **목적**: 두 가지 moderator (Architecture vs. Founder Credibility) 비교 **내용**: - H1 context (reversal pattern) - Architecture (is_hardware) 분석 - Founder Credibility (is_serial) 분석 - Side-by-side 비교 테이블 - 교수님들께 드리는 핵심 질문 - 의사결정 프레임워크 **핵심 발견**: is_hardware가 더 강한 interaction pattern 보임 (slope 차이 명확) ### 2. `Progress_Report_W1_is_serial.qmd` → `.html/.pdf` **목적**: Founder Credibility (is_serial) moderator 중심 진행 보고서 **내용**: - Executive Summary - 이론적 배경 (reputation-based trust mechanisms) - Data & Measurement - DV Validation (Scott Stern's A(t₀) → B+(t₁) framework) - H1, H2 (founder), H3, H4 전체 결과 - 동적으로 로드된 통계 결과 및 해석 - Figures 임베드 - References (APA format) ### 3. `Progress_Report_W1_is_hardware.qmd` → `.html/.pdf` **목적**: Architecture (is_hardware) moderator 중심 진행 보고서 **내용**: - Executive Summary - Integration cost 이론적 framework (Baldwin & Clark, 2000) - Data & Measurement - DV Validation - H1, H2 (architecture) 전체 결과 - H3/H4 (architecture) 개념적 정의 - Modularity theory 적용 - References ## 🧾 품질 평가 체크리스트 스크립트가 자동으로 다음 기준으로 보고서를 평가합니다: ### 1. 가독성 (Readability) - ✅ 문장 명확성 & 용어 일관성 - ✅ 논리 흐름 & 시각자료 설명 - ✅ 독자 친화성 ### 2. 자족성 (Self-contained) - ✅ 배경 없이도 이해 가능 - ✅ 모든 표·그림 포함 & 해설 - ✅ 결과 의미 & 시사점 명확 ### 평가 관점 **Charles Fine (Operations/Architecture)**: - Integration cost theory 적용 - Practical relevance - Empirical rigor **Scott Stern (Entrepreneurship/Strategy)**: - Methodological soundness - Strategic insights - Causal inference - Policy implications ## 🔧 트러블슈팅 ### 데이터 파일을 찾을 수 없습니다 ```bash ✗ Data directory not found ``` **해결**: 데이터 파일 경로를 확인하세요: - Mac 로컬: `/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/.../data/raw/` - Docker: `./data/raw/` ### Quarto를 찾을 수 없습니다 ```bash ⚠ Quarto not found - reports will not be rendered ``` **해결**: Quarto 설치 (선택사항) ```bash # macOS brew install quarto # 또는 https://quarto.org/docs/get-started/ 에서 다운로드 ``` Quarto 없이도 .qmd 파일들은 생성됩니다. 나중에 수동으로 렌더링 가능: ```bash quarto render moderator_bakeoff_lean.qmd ``` ### Python 패키지 오류 ```bash ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' ``` **해결**: ```bash pip install pandas numpy matplotlib statsmodels scipy ``` 스크립트가 자동으로 설치를 시도하지만, 실패 시 수동 설치 필요합니다. ### LaTeX 오류 (PDF 생성) ```bash ⚠ PDF rendering skipped (LaTeX may not be installed) ``` **해결**: LaTeX 설치 (선택사항) ```bash # macOS brew install --cask mactex-no-gui # 또는 TinyTeX (Quarto 추천) quarto install tinytex ``` HTML 렌더링은 LaTeX 없이도 작동합니다. ## 📝 수동 실행 (단계별) 자동 스크립트 대신 수동으로 실행하려면: ```bash # 1. 분석 실행 python run_analysis.py # 2. 보고서 렌더링 quarto render moderator_bakeoff_lean.qmd quarto render Progress_Report_W1_is_serial.qmd quarto render Progress_Report_W1_is_hardware.qmd # 3. 평가 (스크립트에서 자동 생성된 Python 스크립트 사용) # /tmp/evaluate_reports.py 참조 ``` ## 🎯 다음 단계 1. **보고서 검토**: ```bash open outputs/reports/moderator_bakeoff_lean.html ``` 2. **평가 결과 확인**: 스크립트 출력에서 점수 확인 3. **교수님들께 공유**: - PDF 또는 HTML 파일 전달 - 핵심 질문 (moderator_bakeoff_lean.qmd) 강조 4. **피드백 반영**: - 필요 시 코드 수정 (`modules/*.py`) - 다시 `./run_full_pipeline.sh` 실행 ## 📞 문의 문제가 발생하면: 1. 터미널 출력의 에러 메시지 확인 2. 이 README의 트러블슈팅 섹션 참조 3. 필요 시 개발자에게 문의 --- **마지막 업데이트**: 2025-10-29 **버전**: 1.0