Seaborn 통계 시각화

무엇을 해주나

• Claude가 seaborn 문법을 정확히 기억한 상태로, 데이터프레임에 맞는 통계 그래프 코드를 바로 작성해 줍니다.
• 지원 범위: 분포(histplot, kdeplot, ecdfplot), 범주형(box, violin, bar, swarm), 관계형(scatter, line, 자동 집계·신뢰구간), 회귀(regplot, residplot), 행렬(heatmap, clustermap), 패싯(relplot, catplot, displot), 탐색용 그리드(pairplot, jointplot).
• figure-level vs axes-level 함수 차이, long-form/wide-form 데이터 형식, 주요 파라미터 표(hue, style, estimator, errorbar, bw_adjust 등)를 제공합니다.
• 논문용 다중 패널 그림(A/B/C 라벨, despine, PDF 300dpi 저장) 워크플로와 범례 잘림·라벨 겹침 같은 흔한 문제 해결표까지 포함합니다.

이런 분께 추천

• Python으로 EDA를 하는 데이터 분석가·연구자
• 논문·보고서용 통계 그래프를 빠르게 만들어야 하는 대학원생
• matplotlib은 쓰지만 seaborn 옵션을 매번 검색하는 개발자

활용 예시

1. "이 CSV의 수치형 변수 상관 히트맵을 유의성 별표(*, **)까지 붙여서 그려줘" → scipy로 p-value 계산 후 annot 히트맵 코드 생성.
2. "penguins 데이터로 종별 체중 박스플롯 + 회귀 산점도 + 부리길이 바이올린을 한 줄 3패널 논문 그림으로" → set_theme(context="paper") 기반 PDF/PNG 저장 코드.
3. "wide-form 엑셀 데이터에 hue를 쓰려니 ValueError가 난다" → df.melt로 long-form 변환 후 재작성.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills/HEAD/legacy/seaborn-statistical-visualization/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 jaechang-hits/SciAgent-Skills 의 legacy/seaborn-statistical-visualization 폴더를 내 ~/.claude/skills/seaborn-statistical-visualization/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.