hossam 0.5.17

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) — 분포·관계·회귀 진단·분류/군집 평가 시각화
• 🔧 데이터 품질 점검: 자료형 변환, 중복·결측·이상치 탐지, 대화형 자동 점검
• 📦 샘플 데이터: 학습용 데이터셋 즉시 로드
• 🎓 수업 운영 도구: 수강생 그룹 편성 및 분석 리포트
• 📈 교육용 최적화: 데이터 분석 교육에 특화된 설계

📦 설치

pip install --upgrade hossam

요구사항: Python 3.11 ~ 3.13

🧩 모듈 구성

hossam 패키지는 다음 4개 모듈로 구성됩니다. 모듈별 상세 함수 설명은 API 문서를 참고하세요.

모듈	설명	대표 기능
my_util	데이터 로딩·유틸리티	load_data(학습용 데이터셋 로드), load_info(데이터셋 설명), make_normalize_data(정규화), pretty_table(표 출력)
my_plot	시각화 (25+ 함수)	histplot·boxplot·violinplot·scatterplot·lmplot·heatmap 등 분포/관계 그래프, ols_residplot·roc_curve_plot·confusion_matrix_plot·silhouette_plot·pca_plot 등 분석 진단 그래프
my_qtcheck	데이터 품질 점검	set_type(자료형 변환), check_duplicates(중복), check_missing_values(결측), numerical_summary/categorical_summary(기술통계), auto_qtcheck(대화형 자동 점검)
my_classroom	수업 운영 도구	cluster_students(수강생 그룹 편성), group_summary·analyze_classroom(그룹 분석 리포트)

from hossam import load_data
from hossam import my_plot, my_qtcheck

df = load_data("diamonds")        # 학습용 데이터셋 로드
my_qtcheck.auto_qtcheck(df)       # 대화형 데이터 품질 점검
my_plot.boxplot(data=df, x="price")

📚 전체 문서

완전한 API 문서와 가이드는 py.hossam.kr에서 확인하세요.

📄 라이선스

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

🔗 링크

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