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以海底捞数据分析为例:餐饮行业数据挖掘分析的思路和方法

image.png 很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问,比如数据哪里来的,比如分析完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢? 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 经过数据分析的企业一般都会做如下改进: 在点餐过程中,由有经验的服务员根据顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验; 根据菜品历史的销售请客, ,分析得到顾客的消费周期,筛选出优质客户,定期回访和联络; 根据客户来源区域、身份特征、消费情况做归类分析,探究目标客户的来源画像,做重点区域的流量引流分析…… image.png 下图是餐饮行业数据挖掘分析的基本流程 在数据挖掘中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题: 实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的; 对餐饮客户做细分分析 ,了解不同客户的贡献度和消费特征,分析哪些客户是最有价值的,哪些是最需要关注的,对不同价值的客户采取不同的营销策略,将有效的资源投放到最有价值的客户上; 基于积累和采集的数据,优化新店选址,并对新店的潜在顾客的口味偏好做分析

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以海底捞数据分析为例:餐饮行业数据挖掘分析的思路和方法

很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问,比如数据哪里来的,比如分析完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢? 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 经过数据分析的企业一般都会做如下改进: 1、在点餐过程中,由有经验的服务员根据顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验; 2、根据菜品历史的销售请客 下图是餐饮行业数据挖掘分析的基本流程,并且对每个流程的维度指标做了分析。 在数据挖掘中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题: 实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的; 对餐饮客户做细分分析 ,了解不同客户的贡献度和消费特征,分析哪些客户是最有价值的,哪些是最需要关注的,对不同价值的客户采取不同的营销策略,将有效的资源投放到最有价值的客户上; 基于积累和采集的数据,优化新店选址,并对新店的潜在顾客的口味偏好做分析

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    数据分析如何做好电子商务数据分析

    电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,数据分析是必然的。 一般来说,电商网站的数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据分析和用户特征分析四个部分。 ? 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。 3 站内数据分析 站内数据分析,主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下: 页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。 场景转化分析:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页,的数据分析。 站内搜索分析:这个反应的是用户关心的产品有哪些,产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析:用户在那些也页面离开最多?是首页还是频道页?是购物车还是订单提交页。

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    如何做简单的数据分析

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    如何做人效的数据分析

    在人力资源数据分析中,人效的数据分析一般是做的频率比较少的,一般我们是一年做一次的人效分析,而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析,一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析,所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率 在进行这些的人效指标的之前,我们要先了解公司的财务信息,因为人效的指标分析很多都是建立在公司的财务数据上,所以你要了解一年公司的营业收入,成本,净利润,人力成本,工资成本等这些数据,所以我们开头说人效成本一般是人力高层进行分析的 ,因为这次财务数据都是公司的机密信息,没在获得财务数据以后,我们就可以从3个维度进行数据分析。 1、首先我们要了解总的人效数据,我要知道一年人力成本多少钱,公司成本多少钱钱,我工资花了多少钱,这些是做下面人效分析的基础 2、第二个维度我我们要去分析各项人力成本的占比,我们要了解人力成本在公司总的成本的占比 ,我们要去计算人数和人力成本,人数和公司运营成本之间的关系,因为人力成本和公司的人数应该是一个正向的数据关系,我们通过是这个分析,能判断出公司今年的人力成本和人数是否正常,并且可以预测明年的人力成本数据

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    如何做薪酬数据的回归分析

    回归分析是统计学里的一个数据分析的方法,可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析,我们先来介绍下 ? ? 回归分析在薪酬数据分析中的应用,就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的,我们通过案例来做讲解。 ,这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的,我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。 数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具,找到回归分析 ? 点击确认,选择Y值和X值的数据,并且勾选下面的显示图表,X值是指职级,Y值是指薪资。 ? 点击确认,会生产这样几张图表,黄色的表示的是一个标准的线性的函数,蓝色的是我们实际的数据的函数。

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    数据入门-如何做数据分析01

    自从我改行做数据分析,发现要学习的东西很多,转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。 1、总得来说数据分析流程就3个基本步骤: 输入-->计算-->输出 所以在数据分析中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的;仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。 一、输入: 那么在数据分析领域我们输入的是什么呢 当然是数据,文本数据,结构化数据,非结构化数据(音频、视频),具体对象是我们在数据分析中的表数据,或者数据流。 第二步,找出唯一属性,能唯一定义每一条数据的,这个字段往往能和其他表的字段关联; 二、计算: 计算大多数时候是交,并、差、过滤等操作。可具体描述数据碰撞流程。 三、输出: 计算完需要用一个结果表将数据接收。

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    数据分析如何做用户行为路径分析

    具体在分析过程中还存在着以下的应用场景: 1、用户典型路径识别与用户特征分析 用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据,用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门 二、路径分析数据获取 ---- 互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势,路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。 四、路径分析常见思路与方法 ---- 1、朴素的遍历统计与可视化分析探索 通过解析布点获得的用户行为路径数据,我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计,并用数据可视化方法将其直观地呈现出来 2、基于关联分析的序列路径挖掘方法 提到关联规则分析,必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。 今后有机会可能会以案例方式分享如何做用户路径分析,展示分析过程中的步骤与思路,希望能和大家多多交流。

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    数据分析如何做才算“深入”?

    很多同学很困惑,到底什么算“深入”分析?为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求:业绩下降了,分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。 很多做分析的,只是列出一个下降的业绩曲线,然后写了一大堆完全无法用数据论证的理由,什么宏观环境、消费习惯等等。开局一张图,原因全靠猜。 如此种种囧境,就是缺少监控意识,过于死磕一次分析细节所导致的。 遭遇计划外的剧烈波动,先查数据质量,确保不是数据质量问题报了假警。 单靠内部数据写写代码跑跑数很难验证想法。所以做商业分析,还得多方面下功夫才行,各个数据各司其职才是最好的。 深入分析多久来一次 针对“业绩下降了,分析下原因”,以上就是深入分析的过程。 很多企业里没有分析经验沉淀;业务和数据脱节缺少沟通;业务过于强势,强词夺理;数据的领导是技术出身,自己也不知道咋分析;做数据的同学止于跑数,没有机会参与调研,更离一线万里之遥。

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    数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

    但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。 结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢? 第二、如何做好关联分析呢? 1. 必须进行大量的产品梳理工作,区分不同等级的层次关系,并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。 个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    数据分析如何做才算“深入”?

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    如何做好商业分析?—数据采集和分析项目文章汇总

    这是基于数据分析、模型的运用,但是都逃不过是对现实业务的理解的基础上。 下面就是这段时间以来写的文章的汇总: 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 (1)论坛网站信息数据采集:       案例1:汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集       案例2:天涯论坛各个板块文章信息采集       案例3:豆瓣电影、读书板块信息数据和评论数据采集 (2)电商网站商品和评论采集。 案例1:淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2:京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3:大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 (3)微博、微信公众号文章数据采集 年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1:某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2:知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析

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    如何做好HR年度数据分析报表 之 - 培训数据分析

    马上要到年底了 ,很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了,我们针对各位HR的需求,开辟了这个主题,来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块,今天我们来讲讲培训模块。 培训的数据分析如果从整体的大的分析来,我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训,内训外训又可以分为培训场次数,培训人次,各部门人均课时。 在外训的分析上,同样是对外训机构的培训组织和讲师进行打分评估,但是外训的评估要结合外训的成本来,选择性价比最高的外训机构。 接下来我们通过一个案例来分享下 如何做培训模块的数据分析。 ? 最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析,分为外训的分析和内训分分析,从场次,课时,人均课时,来做分析对比,最后我们根据数据得出的分析如下: 数据分析: 1.内训的场次,从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入 对于培训模块的数据分析,从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要,我们可以结合我们自身培训模块的实际情况,通过数据报表来描述现在的数据,发现问题,解决问题,然后进行数据的预测。

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    CPDA|数据分析需要什么思路,如何做数据分析

    很多人掌握了大量的数据分析工具和技能,依然做不好数据分析。 面对具体的业务问题,我们还是容易两眼一抹黑,单单会工具和技能是不够的,还必须拥有数据分析思维。 数据分析部门一般独立于业务部门之外,这样可以确保数据分析师没有业绩压力,分析具有独立性。 因为数据分析的独立性,所以最终问题究竟是在产品上、运营上或者市场上,数据分析师不会有明显的偏向,只认客观数据。 好的数据分析师,能够根据客观数据,随时抛弃旧的假设,并建立新的假设。 很多人想要数据分析速成,他们认为“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好数据分析分析工具、分析方法等技能确实可以速成,但是数据分析的能力不是自然理性能够驾驭的。 想要做一个好的数据分析师,必须拥有专业的数据分析思维。

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    如何做数据分析,才能体现价值?

    如何做到?当然还是学高德地图。导航看似简单,可细究起来还是有很多细节的,如下图所示: ? 业绩下滑了,分析下怎么做才能达标?这个需求看似清晰,实则含糊。既然想让分析有用,那就得备齐基本要素。 想让数据分析变得有用,当然不是做数据分析的替代业务部门把所有活都干了,而是首先清晰:目前问题处在哪个阶段。之后根据该阶段的决策需求,提供必要的帮助。 这时候,数据分析可以做的是: 1、列举效果好的创意 2、分析过往创意的效果 3、总结好创意的要点 4、对新的创意进行测 这里有个有意思的地方,就是很多企业的业务很保守,一味地追求数据最美化,懒得动脑子。 这也是为啥很多做数据分析的同学苦恼的原因:为啥我的分析就是被嫌弃没用呢?因为真的你只是在就数论数而已,没有真正思考到底要如何解决问题。 不过这也不能全怪做数据分析的同学们。很多企业就没有这种环境。 或者把数据当业务用,逼着分析师想一个具体文案、想一个具体的活动规则。如果做数据的把方案都做了,要运营、策划、产品经理干什么。或者指望分析师像算命大仙一样,什么都不告诉他,键盘一通敲就能哗哗出结论。

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    【学习】数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

    但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。 结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一 关联分析具体能用来做什么呢? 第二 如何做好关联分析呢? 1.必须进行大量的产品梳理工作,区分不同等级的层次关系,并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2.建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。 个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    如何做好跨境电商运营数据分析

    国际化市场数据示例图 从跨境电商不同消费者的购物动机看,16%的消费者追求高性价比,更加看重价格优势,31%的消费者追求高品质,对跨境渠道有着极大的忠诚度并且愿意付出更多溢价,这部分跨境电商购物者的消费行为可能会蚕食国外品牌在国内电商平台的份额 四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则,熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理; 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解; 制定店铺SEO推广运营方案; 站内优化及网站关键词排名优化 五、谈单转化细节 询盘:分析客户需求,与同行对比,获得客户信任; 回盘:注意邮件的表达方式,不同的表达方式会产生不同的结果; 报价:与客户讨价还价;结合心理学,不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑

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    数据分析案例:以星巴克数据分析为例,如何做数据分析

    在做数据分析的时候,很多同学在面对一堆数据会无从下手,觉得从哪个角度分析都可以得到很多结论,导致分析的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。 但是,这些分析都是基于数据层面的非常浅层面的分析,作为数据分析师是绝不能止步于此的。那么接下来自然就需要考虑如何评估效果明显?有多明显?如何量化? 通过交叉分析,得到了第4条事实:支付入口UV和支付入口ctr交叉分析后发现,ctr几乎没有变化,暴涨的流量难道都是来消费星巴克的吗?UV和ctr是否真的如数据所示毫无关系吗? 分析了这么多,基本上把能拿到的数据分析的七七八八了。面对这些历史数据,自然也会问:后续情况会怎样发展呢?这就需要在分析历史数据的基础上着手了趋势预测,看一看未来可能的发展趋势。 ? 但是还没结束,因为数据分析的目的和结果是要落地到业务,最终能够实打实的在业务层面上产生效果,那接下来就可以带着从数据获得的所有分析结果和困惑和业务同学沟通,尽可能的找到造成这些问题的原因,并且形成最终的数据分析报告

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    如何做需求分析

    (2)竞品分析:一些需求是来自于竞品,我们的竞争对手上了某个新功能,这个功能和我们的目标用户、业务发展很吻合。 (3)数据分析、用户反馈:用户反馈前面的文章已经详细的描述过了,通过数据分析也会得出许多需求。 (4)用户调研:通过用户访谈,调研会获取需求。 如何做需求分析? 前面啰嗦了一大堆,总算是进入重点了,有因才有果,知道来龙去脉才能更好的帮助我们做需求分析,在做需求分析前先说一个概念:“产品三要素”即(用户、场景、需求),我们分析任何一个需求都从这三点出发就不会跑偏, ,我们能站在同一维度上去探讨问题.当然需求分析不仅仅这一种方法还有很多。 当我们做完这些分析后,如果脱离了产品设计三要素的需求就是所谓的“伪需求”,当然是砍掉这样的需求,另一种是需求真实存在,对于真实的需求我们经过深度挖掘后应该如何处理呢?这个下篇文章再讲吧。

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    数据分析】零售O2O如何做数据分析

    以上数据相互关联,比如分析促销活动效果时,需要分析访问量的变化,注册下单转化率的变化,促销商品和正常商品销量的变化。   怎么分析数据?    有的公司成立专门的数据分析部门,数据部门不仅提供数据,还要完成数据分析工作。这种工作方式,虽然基础数据准确,但分析结果可能有较大偏差。 更合理的数据分析方式是,由数据专员提供基础数据,由相关部门骨干人员共同分析,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。    推广方面的分析包含流量分析,停留时间,流量页面,转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效,新客停留时间浏览页面量和转化率等数据,一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。    如何与数据分析结果match?   市场部的重要工作是尝试不同的推广方式,计算每种推广的投资回报率,根据数据分析结果,重点投入和侧重优化投资回报率最高的推广方式。

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