开麻辣烫店也要数据分析，别说小企业不需要数据分析！

小企业需要数据分析吗？别说是小企业了，就算是开一个麻辣烫店都需要数据分析。因为业务是真是存在的，所有数据也是真是存在的。

01 哪里开店

比如，有这样一个现实的例子，你表嫂跟你说，小明啊，你最喜欢吃我煮的麻辣烫了，我想开麻辣烫店，就在大学城附近，你说哪里好呢？

到底应该在哪里开店呢？所以，你有考虑到了这些可以量化的数据并且对应的你找到了这些数据的获取方式。

问题来了，虽然写出来了大致的数据获取方式，但是具体怎么操作？

招生计划怎么获得，学校官网还是相关报道？

如何通过在线地图分析学校面积及相关建筑分布的合理性，最小路径还是顺路路径？

如何获学校食堂评价，爬取微博数据，获得地理位置，并且对提及“食堂”的微博进行词义褒贬分析？或者直接拦路问询？

人流量怎么获得，实地考察的时候，用本子画正字吗？

很好，这些问题你都想到了相应的解决方式，并且很顺利的获得这些数据，尽管有可能不太准确，但是你确确实实比以前更加了解了大学城附近大致的餐饮市场环境，不是么？

这也就是——

数据分析必须紧贴业务本身

获得数据之后，如何分析，人流量/商贩个数？但是每个商贩的服务能力又不一样，是不是得加权，如何加权？

于是你考虑了很多情况，写下来一个公式：

建议推荐开店系数=（人流量*XX/(YY*0.4)+租金*0.5）/ZZ

根据系数，你得出一个结论，建议开店的位置的前三家分别是

A大东门

A大小西门

B大女生宿舍小南门

你表嫂想了下，说，我知道你最喜欢漂亮的妹子。于是麻辣烫店就开在了B大女生宿舍的小南门。这个过程中，你有可能学会的或者仅仅了解（不一定掌握）数据分析的相关技能包括不限于以下：

Excel加减乘除，基础函数；

爬虫的基本原理，及操作方式；

正则表达式与数据清洗；

语义分析的一般实现方式；

在线地图API可以获取的数据有哪些；

02 优化数据的应用

一阵时间的忙碌，店终于开起来了，你表嫂的手艺真的很不错，每天都有很多小姑娘过来吃麻辣烫，中午晚上的时候，都忙不过来。

你表嫂感觉很可惜，很多客户就这样被浪费掉了：我多卖一份，少卖一份都无所谓，但是小姑娘本来想吃咱们家的麻辣烫，结果爬不上队饿着肚子走掉了，到别家说不定还要等，看见我都觉得挺过意不去的。

这时候聪明的你，有可能想到了通过获取以下数据，并且进行相关的分析来优化当前这个问题。

你连续跟踪了三天这样的数据，运用了相关的统计学的相关知识。

等待时间>=13分钟的时候，用户放弃继续等待的概率是78%！，然后你表嫂并不能理解，这78%到底是什么意思。所以你画了一张图，说山峰越高，走的人就越多。

问题找到了，只要将最长等待时间优化到13分钟之内，用户放弃等待的几率有可能下降。

这时候聪明的你，想到了如下的解决方式：

用户抵店之后，才开始点餐，然后烹饪，是不是可以通过互联网的方式进行预点餐呢，所以你给表嫂申请了一个微信号，日经贴就是：“今天你想吃什么”，回复留言及预计到店时间，即可预订。

你发现，用户选完菜之后总是喜欢把菜夹放到最远的地方，每次表嫂都需要把菜夹整理一次，拿到开始的地方。你考虑了一下，将菜筐的布局进行更改，刚好菜夹能够完成一次循环；或者你使用专菜专夹的方式。

优化了店内桌椅布局，行走了最短的距离到达全店

……

数据分析必须落地才是有效的，不是提交统计结果，而且获得统计结论

这个过程中，你有可能学会的或者仅仅了解（不一定掌握）数据分析的相关技能包括不限于以下：

数据清洗的一般方式，时间函数计算

统计学中分布的相关知识，这里应该是泊松分布

数据可视化，包括不限于Excel 图表，js图表库，或者在线图表工具

03 大数据的处理

生意越做越大，扩充了店面之后，又开了分店，这时候你表嫂已经不亲自上一线熬煮麻辣烫了，但是又不放心那些雇来的人是否认真的在服务，于是制定了相应的店规，动不动还来一个突击检查。感觉比以前还要累了。

这时候，聪明的你，看在眼里，疼在心里，所以，你建议嫂嫂购买专业的餐饮管理软件，来获得相应的店铺运营数据。

在餐饮软件的后台，会有这么些个大致的运营数据，当前订单量，成交量，客流量，客单价……一切看起来那么完美。

等等，不对，为什么这个月以来，C分店的客单价总是这么低呢？事出有异，必定有妖！

还好，这个系统功能还算完善，能够导出一天所有的订单明细，包含以下字段，下单时间，下单菜品，下单客户，联系电话，消费金额，配餐人，操作人，收银员，等等等。

但是，你还是快掀桌子了，一个月，让我导出30次数据，然后在合并么？这个方法简直太土鳖了。你想着，要是能直接读取数据库不就好了么？一看产品介绍，数据库使用MySQL，于是你Google了一下，SQL入门，你发现，WHERE 和SELECT 基本上都满足你的需求了。

很顺利的，你把这些数据导出了。

你把这个20W条记录的CSV用Excel打开，风扇疯狂的转了起来，不一会，你表嫂孱弱的笔记本就卡死了。

你想着，反正我是为了处理这批很大的数据，没必要全部了解Python的功能，只需要找到相关的操作方法就好了。

在搜索的过程中，你发现了有好多数据分析是代码示例，有的甚至，只需要改一下文件路径，搬过来就能用。原来，写程序也是Ctrl+C，Ctrl+V啊！

这个过程中，你有可能学会的或者仅仅了解（不一定掌握）数据分析的相关技能包括不限于以下：

SQL基础语句

Python常见的数据分析库

Python数据可视化

（来源：知乎）