《Python数据分析与挖掘实战》一1.2 从餐饮服务到数据挖掘-阿里云开发者社区

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《Python数据分析与挖掘实战》一1.2 从餐饮服务到数据挖掘

简介:

本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第1章,第1.2节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

1.2 从餐饮服务到数据挖掘

企业经营最大的目的就是盈利,而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客,也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类能吸引更多的顾客,究竟顾客各自的喜好是什么,在不同的时段是不是有不同的菜品畅销,当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果,未来一段时间菜品原材料应该采购多少……
T餐饮的经营者想尽快地解决这些疑问,使自己的企业更加符合现有顾客的口味,吸引更多的新顾客,又能根据不同的情况和环境转换自己的经营策略。T餐饮在经营过程中,通过分析历史数据,总结出一些行之有效的经验。
在点餐过程中,由有经验的服务员根据顾客特点进行菜品推荐,一方面可提高菜品的销量,另一方面可减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验。
根据菜品历史销售情况,综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素,对菜品销量进行预测,以便餐饮企业提前准备原材料。
定期对菜品销售情况进行统计,分类统计出好评菜和差评菜,为促销活动和新菜品推出提供支持。
根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分,筛选出优质客户,定期回访和送去关怀。
上述措施的实施都依赖于企业已有业务系统中保存的数据,但是目前从这些数据中获得有关产品和客户的特点以及能够产生价值的规律更多依赖于管理人员的个人经验。如果有一套工具或系统,能够从业务数据中自动或半自动地发现相关的知识和解决方案,这将极大地提高企业的决策水平和竞争能力。这种从数据中“淘金”,从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程,就是数据挖掘;它是利用各种分析工具在大量数据中寻找其规律和发现模型与数据之间关系的过程,是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
这种分析方法可避免“人治”的随意性,避免企业管理仅依赖个人领导力的风险和不确定性,实现精细化营销与经营管理。

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