《Python数据分析与挖掘实战》一第1章 数据挖掘基础1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑

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1.1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

第1章

数据挖掘基础

1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑

国内某餐饮连锁有限公司(以下简称T餐饮)成立于1998年,主要经营粤菜,兼顾湘菜、川菜等综合菜系。至今已经发展成为在国内具有一定知名度、美誉度,多品牌、立体化的大型餐饮连锁企业。员工1000多人,拥有16家直营分店,经营总面积近13 000平方米,年营业额近亿元。其旗下各分店均坐落在繁华市区主干道,雅致的装潢,配之以精致的饰品、灯具、器物,出品精美,服务规范。
近年来餐饮行业面临较为复杂的市场环境,与其他行业一样,餐饮企业都遇到了原材料成本升高、人力成本升高、房租成本升高等问题,这也使得整个行业的利润急剧下降。人力成本和房租成本的上升是必然趋势,如何在保持产品质量的同时提高企业效率,成为了T餐饮企业急需解决的问题。从2000年开始,T餐饮企业通过加强信息化管理来提高效率,目前已上线的管理系统如下。
(1)客户关系管理系统
客户关系管理系统详细记录了每位客人的喜好,为顾客提供个性化服务,满足客户个性化需求。通过客户关怀,提高客户的忠诚度。例如,企业能随时查询今天哪位客人过生日或其他纪念日,根据客人的价值分类进行相应关怀,如送鲜花、生日蛋糕和寿面等。通过本系统,还可对客户行为进行深入分析,包括客户价值分析、新客户分析与发展,并根据其价值情况提供给管理者,为企业提供决策支持。
(2)前厅管理系统
前厅管理系统通过掌上电脑无线点菜方式,改变了传统“饭店点菜、下单、结账一支笔、一张纸,服务员来回跑的局面”,快速完成点菜过程。通过厨房自动送达信息,服务员的写菜速度加快,不需要再通过手写,同时传菜部也轻松不少,菜单会通过电脑自动打印出来,差错率降低,也不存在厨房人员看不懂服务员字迹而搞错的问题。
(3)后厨管理系统
信息化技术可实现后厨与前厅沟通无障碍,客人菜单瞬间传到厨房。服务员只需单击掌上电脑的发送键,客人的菜单即被传送到收银管理系统中,由系统的电脑发出指令,设在厨房等处的打印机立即打印出相应的菜单,厨师按单做菜。与此同时,收银台也打印出一张同样的菜单放在客人桌上,以备客人查询以及作结账凭据,使客人明明白白地消费。
(4)财务管理系统
财务管理系统完成销售统计、销售分析、财务审计,实现对日常经营销售的管理。通过报表,企业管理者很容易掌握前台的销售情况,从而达到对财务的控制。通过表格和图形显示餐厅的销售情况,如菜品排行榜、日客户流量、日销售收入分析等;通过统计每天的出菜情况,我们可以了解哪些是滞销菜,哪些是畅销菜,从而了解顾客的品位,有针对性地制定出一套既适合餐饮企业发展又能迎合顾客品位的菜肴体系和定价策略。
(5)物资管理系统
物资管理系统主要完成对物资的进销存,实际上就是一套融采购管理(入库、供应商管理、账款管理)、销售(通过配菜卡与前台销售联动)、盘存为一体的物流管理系统。对于连锁企业,还涉及统一配送管理等。
通过以上信息化的建设,T餐饮已经积累了大量的历史数据,有没有一种方法可帮助企业从这些数据中洞察商机,提取价值?在同质化的市场竞争中,怎样找到一些市场以前并不存在的“捡漏”和“补缺”呢?

相关文章
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
5 1
|
2天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
4 1
|
3天前
|
供应链 搜索推荐 数据挖掘
Pandas实战案例:电商数据分析的实践与挑战
【4月更文挑战第16天】本文通过一个电商数据分析案例展示了Pandas在处理销售数据、用户行为分析及商品销售趋势预测中的应用。在数据准备与清洗阶段,Pandas用于处理缺失值、重复值。接着,通过用户购买行为和商品销售趋势分析,构建用户画像并预测销售趋势。实践中遇到的大数据量和数据多样性挑战,通过分布式计算和数据标准化解决。未来将继续深入研究Pandas与其他先进技术的结合,提升决策支持能力。
|
3天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
实战案例:Pandas在金融数据分析中的应用
【4月更文挑战第16天】本文通过实例展示了Pandas在金融数据分析中的应用。案例中,一家投资机构使用Pandas加载、清洗股票历史价格数据,删除无关列并重命名,将日期设为索引。接着,数据被可视化以观察价格走势,进行基本统计分析了解价格分布,以及计算移动平均线来平滑波动。Pandas的便捷功能在金融数据分析中体现出高效率和实用性。
|
4天前
|
Python 数据挖掘 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(4)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
|
Python Shell 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(2)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
|
机器学习/深度学习 Python 数据挖掘
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(1)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
|
4天前
|
Python 数据格式 XML
Python 数据分析(PYDA)第三版(三)(1)
Python 数据分析(PYDA)第三版(三)
|
4天前
|
数据挖掘 索引 Python
Python 数据分析(PYDA)第三版(二)(3)
Python 数据分析(PYDA)第三版(二)