数分基础（03-2）客户特征分析-简单可视化-对数刻度

简单可视化

数据集介绍见 数分基础（01）示例数据集Global_Superstore
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本文接上一篇 数分基础（03-1）客户特征分析
运行本篇代码之前，先运行上一篇的代码。

为了能够对比和总览三个客户群体Cluster 0 - Cluster 1 的特征，上一篇末尾使用了并排柱状图，并排单图中对比多个群体在多个特征上的差异。

1. 关于可视化

可视化并非主观设计，也不是追求形式，其本质是以最合适的方式呈现信息、辅助判断。

例如，分析销售额，先考虑的是条形图（柱状图），如果种类非常多，再考虑分布 —— 这基本是固定的思考范式，也能顺应受众的“潜意识”。

所以，可视化的逻辑框架是客观的，我们一般做的工作是在这个框架上补充和完善，不可过度追求“形式”。

2. 并排柱状图

三个群体在每个特征上的数据并排展示，便于直接对比，快速发现群体之间的特征差异。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置 Pandas 显示浮点数格式，禁用科学计数法
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

# 定义特征和群体标签
features = ['Avg Total Sales', 'Avg Total Quantity', 'Avg Total Profit', 'Avg Discount']
cluster_labels = ['Cluster 0', 'Cluster 1', 'Cluster 2']

# 将数据转为数组格式，便于绘制
values = cluster_summary[features].values.T

# 创建图表
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(18, 5))  # 设置为一行四列的图表布局

# 为每个特征绘制并列的柱状图
colors = ['skyblue', 'lightgreen', 'salmon']  # 颜色配置
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.bar(cluster_labels, values[i], color=colors, width=0.5)
    ax.set_title(