本節(jié)書摘來自華章出版社《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》一書中的第1章，第1.2節(jié)，作者 張良均 王路 譚立云 蘇劍林，更多章節(jié)內(nèi)容可以訪問云棲社區(qū)“華章計(jì)算機(jī)”公眾號(hào)查看

1.2　從餐飲服務(wù)到數(shù)據(jù)挖掘

企業(yè)經(jīng)營最大的目的就是盈利，而餐飲業(yè)企業(yè)盈利的核心就是其菜品和顧客，也就是其提供的產(chǎn)品和服務(wù)對象。企業(yè)經(jīng)營者每天都在想推出什么樣的菜系和種類能吸引更多的顧客，究竟顧客各自的喜好是什么，在不同的時(shí)段是不是有不同的菜品暢銷，當(dāng)把幾種不同的菜品組合在一起推出時(shí)是不是能夠得到更好的效果，未來一段時(shí)間菜品原材料應(yīng)該采購多少……
T餐飲的經(jīng)營者想盡快地解決這些疑問，使自己的企業(yè)更加符合現(xiàn)有顧客的口味，吸引更多的新顧客，又能根據(jù)不同的情況和環(huán)境轉(zhuǎn)換自己的經(jīng)營策略。T餐飲在經(jīng)營過程中，通過分析歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)出一些行之有效的經(jīng)驗(yàn)。
在點(diǎn)餐過程中，由有經(jīng)驗(yàn)的服務(wù)員根據(jù)顧客特點(diǎn)進(jìn)行菜品推薦，一方面可提高菜品的銷量，另一方面可減少客戶點(diǎn)餐的時(shí)間和頻率，提高用戶體驗(yàn)。
根據(jù)菜品歷史銷售情況，綜合考慮節(jié)假日、氣候和競爭對手等影響因素，對菜品銷量進(jìn)行預(yù)測，以便餐飲企業(yè)提前準(zhǔn)備原材料。
定期對菜品銷售情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分類統(tǒng)計(jì)出好評(píng)菜和差評(píng)菜，為促銷活動(dòng)和新菜品推出提供支持。
根據(jù)就餐頻率和金額對顧客的就餐行為進(jìn)行評(píng)分，篩選出優(yōu)質(zhì)客戶，定期回訪和送去關(guān)懷。
上述措施的實(shí)施都依賴于企業(yè)已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中保存的數(shù)據(jù)，但是目前從這些數(shù)據(jù)中獲得有關(guān)產(chǎn)品和客戶的特點(diǎn)以及能夠產(chǎn)生價(jià)值的規(guī)律更多依賴于管理人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。如果有一套工具或系統(tǒng)，能夠從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中自動(dòng)或半自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)相關(guān)的知識(shí)和解決方案，這將極大地提高企業(yè)的決策水平和競爭能力。這種從數(shù)據(jù)中“淘金”，從大量數(shù)據(jù)（包括文本）中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，并用這些知識(shí)和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程，就是數(shù)據(jù)挖掘；它是利用各種分析工具在大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律和發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的過程，是統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的綜合。
這種分析方法可避免“人治”的隨意性，避免企業(yè)管理僅依賴個(gè)人領(lǐng)導(dǎo)力的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營銷與經(jīng)營管理。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《Python数据分析与挖掘实战》一1.2　从餐饮服务到数据挖掘的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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