docs: 베이지안 가치평가 계획 문서 아카이브 이동 및 남은 작업 분리

- 남은 작업을 새 플랜 문서로 분리 (260112_bayesian_valuation_remaining_tasks.md)
- 완료된 기본 구조 문서를 archive로 이동 (251016_bayesian_startup_valuation.md)
- 문서 원칙 준수 (완료된 구조는 archive, 미구현 작업은 새 플랜 문서)

journey/plans/260112_bayesian_valuation_remaining_tasks.md

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+# 베이지안 스타트업 가치평가 - 남은 작업
+
+**날짜**: 2026-01-12
+**관련 문서**: `archive/251016_bayesian_startup_valuation.md`
+
+---
+
+## 개요
+
+베이지안 스타트업 가치평가 프레임워크 Phase 1-3 기본 구조 완료 후 남은 작업
+
+---
+
+## Phase 2: 추가 작업
+
+- 실제 Likelihood 데이터 파싱 (Neo4j에서 invstSumValText 추출)
+- `valuate_startup()` 함수에 `calculate_posterior_with_likelihood` 통합
+
+---
+
+## Phase 3: 추가 작업
+
+- Beta(α,β) 분포 업데이트 로직 (현재는 mu, sigma만 저장)
+- 30일 주기 재계산 스케줄러 (scheduler_repository 활용)
+- 신규 투자 데이터 자동 재학습 파이프라인
+
+---
+
+## 참고
+
+- 기본 구조 구현: `troubleshooting/260112_bayesian_valuation_phase1_implementation.md`
+- Phase 2-3 구현: `troubleshooting/260112_bayesian_valuation_phase2_3_implementation.md`
+- 원본 계획 문서: `plans/archive/251016_bayesian_startup_valuation.md`
+

journey/plans/archive/251016_bayesian_startup_valuation.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# 베이지안 스타트업 가치평가 프레임워크
+
+**날짜**: 2025-10-16
+**목표**: Neo4j + 베이지안 MCMC 확률적 가치평가
+
+---
+
+## 개요
+
+**데이터**: K-Startup 12,703개 기업 (`/mnt/51123data/DATA/startup/data/startup_data_20251016.json`, 14MB)
+- 매출 정보: 10,484개 (82.5%)
+- 투자금 정보: 9,264개 (73.0%)
+- Neo4j 마이그레이션 완료: 26,117개 노드, 532MB (참고: `troubleshooting/251016_neo4j_startup_data_migration.md`)
+
+**구성**: Neo4j 유사 기업 → Bayesian MCMC 확률 분포 → 동적 프리미엄 학습
+
+---
+
+## 아키텍처
+
+```
+1. Neo4j → 유사 기업 Top-K 탐색 (공통 태그 K≥3)
+2. Bayesian MCMC → 가치평가 확률 분포 (10,000 iterations)
+3. PostgreSQL → 프리미엄 학습 및 업데이트 (Beta(α,β))
+```
+
+---
+
+## Phase 1: Neo4j 유사 기업
+
+→ 상세: `troubleshooting/260112_bayesian_valuation_phase1_implementation.md`
+
+**구현 완료**:
+- 투자 단계 ±1 범위 필터링 (`_get_stage_range_for_query` 함수)
+- Neo4j 쿼리 개선 (invstCdKr 필터링, LIMIT 5)
+- Top-5 유사 기업 반환
+
+---
+
+## Phase 2: 베이지안 MCMC
+
+→ 상세: `troubleshooting/260112_bayesian_valuation_phase2_3_implementation.md`
+
+**구현 완료**:
+- `calculate_posterior_with_likelihood` 함수 추가 (scipy.stats 로그정규분포 샘플링)
+- Prior × Likelihood 결합, 10,000 iterations 샘플링
+- 평균, 중앙값, 90% 신뢰구간 출력
+
+---
+
+## Phase 3: 동적 프리미엄
+
+→ 상세: `troubleshooting/260112_bayesian_valuation_phase2_3_implementation.md`
+
+**구현 완료**:
+- `valuation_premia` 테이블 생성 (PostgreSQL)
+- Repository 기본 구조 (CRUD 함수)
+- Beta 분포 파라미터 저장 (premium_mu, premium_sigma)
+
+---
+
+
+## 실현 가능성 검증
+
+**테스트**: `rb8001/tests/test_bayesian_valuation_plan_feasibility.py`
+
+**결과**:
+- ✅ Phase 1: Neo4j 쿼리 구조 및 데이터 필드 호환성 확인 (환경변수 설정 필요)
+- ✅ Phase 2: scipy.stats 사용 가능, PyMC 라이브러리 설치 필요 (requirements.txt 추가)
+- ✅ Phase 3: PostgreSQL 스키마 구조 검증 완료, asyncpg 사용 가능
+
+**결론**: 계획 실현 가능, PyMC 라이브러리 설치와 Neo4j 환경변수 설정만 추가 필요
+
+---
+
+## 참고
+
+### 데이터 파일
+- 한국 스타트업: `/mnt/51123data/DATA/startup/data/startup_data_20251016.json` (12,703개)
+- YC 기업: `/mnt/hdd/data/DATA/startup/yc_companies_all.json` (5,490개)
+- Neo4j 저장소: `/mnt/hdd/neo4j/data/` (532MB, 심볼릭 링크: `/var/lib/neo4j/data`)
+
+### Neo4j 연결
+- URI: `bolt://192.168.219.45:7687` (51123 서버)
+- 사용: `app/services/memory/neo4j_client.py` (Neo4jClient)
+
+### 관련 문서
+- 데이터 마이그레이션: `troubleshooting/251016_neo4j_startup_data_migration.md`
+- 양자 베이지안 모델 (이론): `research/bayesian_theory/251227_양자_베이지안_스타트업_가치평가_모델.md`
+- 가치분석 원칙: `book/300_architecture/314_스타트업_가치분석_원칙.md`