Когда логарифмическая шкала чаще всего полезна при визуализации распределения значений?

Логарифмическая шкала сжимает большие значения и одновременно раскрывает структуру в области малых — это особенно полезно для метрик с тяжёлыми хвостами: выручка на пользователя, длительность сессии, число действий. На линейной оси такие распределения превращаются в «лес» у нуля и одиночные выбросы справа. Важно подписывать ось как логарифмическую и помнить, что одинаковые визуальные расстояния означают одинаковые отношения значений, а не разности. К сглаживанию сезонности или замене квантилей средним логарифм отношения не имеет.