Metadata-Version: 2.1
Name: stat_analys
Version: 0.1.1
Summary: Un package pour l'analyse statistique univariee
Home-page: https://github.com/Jean-Paul15/stat_analys
Author: ADOGLI Jean-Paul
Author-email: adoglijeanpaul@gmail.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: seaborn
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: plotly
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: tabulate

# Stat Analys

`stat_analys` est un package Python pour l'analyse statistique univariee. Il permet de realiser des analyses statistiques detaillees et de generer des visualisations pour les variables numeriques et categorielles.

## Installation

Installez le package en utilisant la commande suivante :

```bash
pip install stat_analys
```

## Utilisation

Voici un exemple d'utilisation du package :

```python
import pandas as pd
from stat_analys.univariate_stat import AdvancedUnivariateStat
from stat_analys.configuration import ConfigurationPlot

# Creation d'un DataFrame exemple
data = {
    'numerique': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'categorielle': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Configuration des paramÃ¨tres de visualisation
config = ConfigurationPlot(theme_plotly="plotly_dark", theme_seaborn="darkgrid")

# Creation de l'objet d'analyse
stat = AdvancedUnivariateStat(config)

# Analyse statistique avancee
resultats = stat.Analyser(df, colonnes=['numerique', 'categorielle'], afficher_plots=True)
```

## Fonctionnalites

- **Analyse statistique descriptive** : Moyennes, medianes, ecart-types, etc.
- **Tests de normalite** : Verifiez si vos donnees suivent une distribution normale.
- **Calcul des intervalles de confiance** : Obtenez des estimations robustes de vos donnees.
- **Visualisations** : Graphiques interactifs avec Plotly et esthetiques avec Seaborn.

## Contribution

Les contributions sont les bienvenues !

1. Ouvrez une issue pour discuter de vos idees d'amelioration ou signaler des bugs.
2. Faites un fork du depot.
3. Apportez vos modifications et soumettez une pull request.

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# stat_analys
