MediStat EDA
Exploratory Data Analysis · 탐색적 데이터 분석
Exploratory Data Analysis(EDA, 탐색적 데이터 분석)로 변수의 분포·결측·이상치 후보를 살펴보고, 분석 전에 확인할 부분을 한국어 보고서로 정리합니다.
어떤 자료를 준비하나요?
Excel 또는 CSV 데이터, 연구 디자인
무엇을 받게 되나요?
분포·결측·상관관계를 담은 HTML 보고서
실행에 필요한 것
Python 3.9 이상 · pandas, numpy, matplotlib, scipy, openpyxl
Python 준비 안내 ↗결과를 읽을 때
이상치는 검토 후보입니다. 보고서가 자료를 자동으로 정제하거나 분석 방법을 확정하지는 않습니다.
Claude Code에서 설치하기
Claude 앱의 Code 화면 또는 VS Code의 Claude Code 대화창에서 입력합니다. 일반 Claude 채팅창에 붙여 넣는 요청문과는 다릅니다.
첫 번째 줄을 실행한 뒤, 두 번째 줄을 실행하세요. 설치 후 Claude Code를 다시 열어 적용합니다.
설치 명령 · 한 줄씩 실행
/plugin marketplace add JeonKH81/MediStat-EDA /plugin install medistat-eda@medistat-eda
위 명령은 스킬을 등록합니다. Python·R과 분석 패키지는 별도로 준비해야 하며, 필요한 항목은 위 실행 조건과 원문을 확인하세요.
GitHub 설치 원문 ↗설치 후 이렇게 요청하세요
대괄호 안을 본인의 자료에 맞게 바꿔 Claude Code에 붙여 넣으세요.
복사해서 쓰는 요청문
[목표] 연구 데이터의 탐색적 분석 보고서를 만들어 주세요. [자료] 파일: [데이터 파일명] 연구 디자인: [연구 디자인] 비교군: [군 변수명] [요청] MediStat EDA를 사용해 변수 분포, 결측, 이상치 후보를 확인하고 한국어 HTML 보고서로 정리해 주세요. [확인] 분석 전에 필요한 정보가 부족하면 질문하고, 자료를 임의로 수정하지 마세요.
출처: JeonKH81/MediStat-EDA ↗ · 원문 안내
이 페이지는 사용·설치 안내입니다. 분석과 파일 처리는 설치한 Claude Code에서 수행합니다.