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