餐饮企业分析需求
现状与痛点
餐饮行业虽保持增长，但增速波动明显。根据国家统计局数据，2006 至 2015 年间餐费收入持续增长，但同比增长率存在较大起伏。当前某餐饮企业正面临房租高、人工成本高、服务效率低等现实问题。
企业经营的核心在于盈利，而盈利的关键在于菜品质量与客户体验。如何在保证产品质量的同时提升利润，是亟待解决的关键。我们需要通过数据分析来辅助决策。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取每日用餐人数与销售额数据
Meals_income = pd.read_csv('data.csv')
数据准备与预处理
统计每日用餐人数与销售额
基础数据的准确性是分析的前提。我们需要对原始数据进行清洗，确保时间序列的连续性以及数值的有效性。
数据预处理
包括缺失值处理、异常值检测以及特征工程。这一步骤将直接影响后续模型的效果。
使用 K-means 算法进行客户价值分析
构建 RFM 特征
利用最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency) 和消费金额 (Monetary) 三个维度构建客户画像。
构建 K-Means 模型
应用 K-means 聚类算法对客户进行分层，识别高价值客户与普通客户。
K-Means 模型结果分析
分析不同簇的特征分布，制定差异化的营销策略。
使用决策树算法实现餐饮客户流失预测
构建客户流失特征
从历史行为中提取可能导致流失的关键指标。
构建客户流失预测模型
训练决策树分类器，评估模型的准确率与召回率。
分析决策树模型结果
解读决策路径，找出影响客户留存的核心因素。
小结
通过上述步骤，我们完成了从数据清洗到模型构建的全过程，为餐饮企业的精细化运营提供了数据支持。
