本书通过运用Python中的Pandas和Matplotlib库，结合KMeans算法对校园学生消费行为进行深入的数据分析与聚类研究。
本段落通过对校园卡消费数据的分析来揭示学生的消费行为模式。首先进行食堂就餐数据分析：
1. **筛选食堂数据**：提取各个食堂的消费记录。
2. **合并就餐记录**：整合同一地点、同时间点的多次用餐记录。
3. **三餐分布情况**：统计学生在早中晚三餐饮食习惯，并以饼图形式展示结果。
4. **工作日与非工作日分析**：利用chinese_calendar库，对比并绘制不同时间段内的就餐频次。
其次是对学生消费行为的深入研究：
1. **人均消费分析**：计算总用餐次数和金额以及参与人数，以此来评估平均每人每次用餐成本及频率。
2. **性别与专业差异性**：探究不同性别和专业的学生在食堂中的消费特点，并通过柱状图展示各专业男女学生的平均花费情况。
此外还进行了聚类分析：
1. **特征构建与标准化处理**
- 构建包括每日三餐的平均单次费用以及每月就餐次数在内的关键指标。
- 对上述变量进行标准变换，确保数据之间没有量纲上的差异影响后续计算结果准确性。
2. **执行KMeans算法聚类分析**：
通过轮廓系数法确定最佳群组数量，并利用该方法对用户群体进行分类。同时将生成的标签添加至原始数据库中以便进一步研究。
3. **展示不同学生类型特征**
- 使用雷达图直观地展现各类用户的典型属性。
以上所述的数据洞察可以帮助学校管理层更好地理解学生的就餐偏好、消费模式以及各个人群之间的差异，从而为食堂管理和改善服务提供有力依据。
5星
