hossam 0.3.17

Hossam Data Helper

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title: 🎓 Hossam Data Helper

🎓 Hossam Data Helper

Hossam은 데이터 분석, 시각화, 통계 처리를 위한 종합 헬퍼 라이브러리입니다.

아이티윌(ITWILL)에서 진행 중인 머신러닝 및 데이터 분석 수업을 위해 개발되었으며, 이광호 강사의 강의에서 활용됩니다.

✨ 주요 특징

• 📊 풍부한 시각화: 25+ 시각화 함수 (Seaborn/Matplotlib 기반)
• 🎯 통계 분석: 회귀, 분류, 시계열 분석 도구
• 📦 샘플 데이터: 학습용 데이터셋 즉시 로드
• 🔧 데이터 전처리: 결측치 처리, 이상치 탐지, 스케일링
• 🤖 MCP 서버: VSCode/Copilot과 통합 가능한 Model Context Protocol 지원
• 📈 교육용 최적화: 데이터 분석 교육에 특화된 설계

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📦 설치

pip install hossam

요구사항: Python 3.8 이상

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🚀 빠른 시작

샘플 데이터 로드

from hossam import load_data, load_info

# 사용 가능한 데이터셋 확인
datasets = load_info()

# 데이터 로드
df = load_data('AD_SALES')

간단한 시각화

from hossam import hs_plot
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'x': np.random.randn(100),
    'y': np.random.randn(100),
    'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 100)
})

# 산점도
hs_plot.scatterplot(df=df, xname='x', yname='y', hue='category')

# 박스플롯
hs_plot.boxplot(df=df, xname='category', yname='x')

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🤖 MCP Server

Hossam은 Model Context Protocol(MCP) 기반 서버로도 작동하며, VSCode Copilot/Cline과 통합하여 데이터 분석 코드를 자동 생성할 수 있습니다.

빠른 시작

# 서버 시작
hossam-mcp

VSCode + Copilot 연동

VSCode에서 Copilot과 함께 사용하려면 .vscode/settings.json 설정이 필요합니다.

Copilot Chat에서 사용:

@hossam 이 DataFrame의 결측치를 분석하고 처리하는 코드 작성해줘

설정 가이드:

• .vscode/settings.json 완성형 샘플 ⭐
• VSCode + Copilot 연동 상세
• MCP 서버 사용법
• Copilot Chat 프롬프트 예시

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📚 전체 문서

완전한 API 문서와 가이드는 py.hossam.kr에서 확인하세요.

주요 모듈

• hs_plot: 25+ 시각화 함수 (선 그래프, 산점도, 히스토그램, 박스플롯, 히트맵 등)
• hs_stats: 회귀/분류 분석, 교차검증, 정규성 검정, 상관분석 등
• hs_prep: 결측치 처리, 이상치 탐지, 스케일링, 인코딩
• hs_gis: GIS 데이터 로드 및 시각화 (대한민국 지도 지원)
• hs_classroom: 학습용 이진분류, 다중분류, 회귀 데이터 생성
• hs_util: 예쁜 테이블 출력, 그리드 서치 등

자세한 사용법은 API 문서를 참고하세요.

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🎓 예제

결측치 분석

from hossam import hs_prep

# 결측치 정보 확인
hs_prep.hs_missing_values(df)

# 결측치 시각화
hs_prep.hs_missing_values_barplot(df)

회귀 분석

from hossam import hs_stats

# 단순 선형 회귀
result = hs_stats.hs_simple_regression(df, xname='x', yname='y', plot=True)

상관분석 히트맵

from hossam import hs_plot

hs_plot.heatmap(df=df, annot=True, cmap='coolwarm')

더 많은 예제는 문서 사이트를 참고하세요.

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📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

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🔗 링크

• 문서: py.hossam.kr
• PyPI: pypi.org/project/hossam
• 강사: 이광호 (ITWILL 머신러닝 및 데이터 분석)

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