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  • python 数据挖掘与分析实战

    千次阅读 2020-04-15 14:38:28
    1.3数据挖掘的基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。对餐饮企业而言,数据挖掘的基本任务...
    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13000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

    • 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。口在点餐过程中,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。口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。口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。

    1.3数据挖掘的基本任务

    数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。对餐饮企业而言,数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据,以及天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等外部数据;之后利用数据分析手段,实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测;最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员,为餐饮企业降低运营成本、增加盈利能力、实现精准营销、策划促销活动等提供智能服务支持。1.4数据挖掘建模过程从本节开始,将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程,如图1-1所示1.4.1定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达到什么样的效果?因此,我们必须分析应用领域,包括应用中的各种知识和应用目标,了解相关领域的情况,熟悉背景知识,弄清用户需求。要想充分发挥数据挖掘的价值,必须对目标

     

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  • 数据规约 在大数据集上进行复杂...2.少量且具代表性的数据将大幅缩减数据挖掘所需的时间,3.降低存储数据的成本 属性规约 通过属性合并来创新属性维数,或者直接通过删除不相关的属性(维)来减少数据维数,从而...

    数据规约

    在大数据集上进行复杂的数据分析和挖掘需要很长的时间,数据规约产生更小但保持原数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行分析和挖掘将更有效率

    数据规约的意义:1.降低无效,错误数据对建模的影响,提高建模的准确性。2.少量且具代表性的数据将大幅缩减数据挖掘所需的时间,3.降低存储数据的成本

    属性规约

    通过属性合并来创新属性维数,或者直接通过删除不相关的属性(维)来减少数据维数,从而提高数据挖掘的效率,降低计算成本。属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近数据集的概率分布。常用的方法:

    逐步向前选择,逐步向后删除和决策树归纳是属于直接删除不相关性(维)方法。主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法,它构造了原始数据的一个正交变换,新空间的基底去除了原始空间基底下数据的相关性,只需使用少量新变量就能够解释原始数据中的大部分变异。

    代码后续再加吧!!!!本地实现了一下还是挺好的

    数值规约

    数值规约指通过选择替代的,较小的数据来减少数据量,包括有参数方法和无参数方法两类。有参数方法是使用一个模型来评估数据,只需存放参数,而不需要存放实际数据,例如回归(线性回归和多元回归)和对数线性模型(近似离散属性集中的多维概率分布)。无参数方法需要存放实际数据,例如直方图,聚类,抽样。

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  • 数据挖掘中,海量的原始数据中存在着大量不完整,不一致,有异常的数据,严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗完成后接着进行或者同时进行...

    数据预处理

    在数据挖掘中,海量的原始数据中存在着大量不完整,不一致,有异常的数据,严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成,转换,规约等一系列的处理,该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或者工具。

    数据预处理的主要内容包括数据清洗,数据集成,数据变换和数据规约

    数据清洗

    数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据,重复数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值,异常值

    缺失值处理

    处理缺失值的方法有三种:删除记录,数据插补和不处理

    通过删除小部分记录达到既定的目标,那么删除含有缺失值的记录的方法是最有效的,然而,这种方法却有很大的局限性,它是以减少历史数据来换取数据的完备,会造成资源的大量浪费,将丢弃了大量隐藏在这些记录中的信息。有些模型可以将缺失值视作一种特殊的取值,允许直接在含有缺失值的数据上进行建模。

    拉格朗日插值法和牛顿插值法,另外还有Hermite插值,分段插值,样条插值法

    百度自我查看

    说明在python的scipy提供了拉格朗日插值法的函数,牛顿插值法没有提供

    案例代码后续补上

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  • 经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据,根据挖掘目标和数据形式可以建立分类预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力 ...

    挖掘建模

    经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据,根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力

    分类与预测

    分类和预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值

    实现过程

    (1)分类

          分类是构造一个分类模型,输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到预先定义好的类别

    其是属于有监督的学习

    (2)预测

            预测是指建立两种或者两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或者控制。

    (3)实现过程

           分类和预测的实现过程类似,以分类模型为例:分类算法有两步过程:第一步是学习步,通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则;第二步是分类步,先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率,如果准确率是可以接受的,则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测

    常用的分类与预测算法

    回归分析

    回归分析是通过建立模型来研究变量间相互关系的密切程度,结构状态及进行模型预测的一种有效工具

    在数据挖掘环境下,自变量与因变量具有相关关系,自变量是已知的,因变量是要预测的

    算法描述等百度或者书上还算清楚,不再抄录

    俩小时,百度加书上案例,搞懂了回归

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  • 接上一篇 异常值处理 在数据预处理,异常值是否剔除,需视具体情况而定,因为异常值可能蕴含着有用的信息 将含有异常值的记录直接删除的方法简单...数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将...
  • python主要数据预处理函数 每一个函数的使用可以自行百度,这里就不记录了,书上介绍还是挺全面的!!! 小结 本章介绍了数据预处理的4个主要任务:数据清洗,数据集成,数据变换和数据规约。 数据清洗主要...
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  • python数据挖掘与分析实战—1、2、3

    千次阅读 2017-04-30 18:14:00
    一、数据挖掘的建模过程: 1.1定义挖掘目标: 1.1.1动态的菜品推荐 1.1.2客户进行细分,关注最有价值的客户 1.1.3基于菜品的历史销售情况,对菜品销量进行预测,预备原材料 1.1.4基于大数据,优化选址,菜式...
  • 修改后的代码   混淆矩阵结果显示
  • 1. f = export_graphviz(dtc,feature_names=data.columns, out_file = f)是data的columns2.加入中文的问题,一定要先把内容保存为UTF-8格式
  • 第一本:机械工业出版社的数据挖掘与分析实战 下面附上自己整理的笔记脑图。有空可以复习看看 附上pdf版供下载 链接 提取码 jrzd 第二本:电子工业出版社的《谁说菜鸟不会数据分析》 整理了一下框架。 第三本:廖...
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空空如也

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