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餐饮企业综合分析模型模型体验

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餐饮企业综合分析模型

一、模型应用

在“互联网+”背景下,餐饮企业的经营方式发生了很大的变革,何提高服务水平,如何留住客户,如何提高利润?这一系列问题也将是餐饮企业会面临的问题。

本案例结合多种模型对某餐饮企业的数据进行分析,最终为餐饮企业提出改善的建议。首先,对销售额进行统计分析,深入了解某餐饮企业的现状,并使用ARIMA模型预测近期的销售额,充分掌握某餐饮企业的发展动向。然后分析客户用餐的数据,使用协同过滤算法对菜品进行智能推荐,推荐更多样的菜品,使用Apriori算法对菜品进行关联分析,制定更合理的菜品套餐,以提高客户的就餐体验。最后使用K-Means算法对客户进行价值分析,以及使用决策树算法对客户流失进行预测,根据结果对不同的客户群体制定不同的服务策略。

二、实现流程

本案例的整体分析流程,主要步骤如下:

  1. 从统数据库中迁移与分析相关的数据到分析数据库中,包括客户信息、菜品详情、订单表和订单详情等。

  2. 对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选取和数据变换等,并统计菜品数据中的用餐人数、销售额、热销度和毛利率等。

  3. 构建ARIMA模型预测销售额,并对模型结果进行分析。

  4. 分别使用基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法,对菜品进行智能推荐,并对推荐结果进行评价。

  5. 根据订单表,使用Apriori算法对菜品进行关联分析,并对结果进行分析。

  6. 使用K-Means算法对客户进行价值分析,识别出有价值的客户。

  7. 使用决策树算法对客户流失进行预测,并对结果进行分析。

三、核心技术

  • ARIMA模型

  • 协同过滤算法

  • Apriori算法

  • K-Means算法

  • 决策树

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将前沿热门的深度学习技术与具体行业应用结合,为科学研究提供素材。

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:餐饮企业。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB以上,R3.5.1

六、资源展示

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