数据挖掘基础

以餐饮企业为例，讲述数据挖掘对企业决策的作用。

数据挖掘的前提是存在数据，对于餐饮企业而言，往往存在信息化管理系统，比如

1、客户关系管理系统，用于记录客户个性化信息，比如生日、纪念日、喜恶等。

2、前厅管理系统，通过无线点点菜方式，快速完成点菜过程。

3、后厨管理系统，前厅的菜单可瞬时传达到后厨。

4、财务管理系统，用于完成销售统计、销售分析，财务分析。

5、物资管理系统，用于完成对物资的进销存管理。

通过信息化的建设，餐饮公司积累了大量的历史数据，企业可以从这些数据中洞察商机，提升价值。

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而带来的风险和不确定性，从而实现精细化营销与经营管理。

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。

对于餐饮企业来说，数据挖掘的基本任务就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、竞争对手及周边商业氛围灯外部数据，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、提升盈利能力、实现精准营销、策划促销活动等提供智能服务支持。