新店铺的开张充满不确定性，该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析...二、数据来源 爬去大众点评、美团网、饿了么所有的火锅店，数据维度包括店铺名、位置经纬度、人均价格、菜品、服务评分、口味评分、环境评分、营业时间等，如下图： ?...四、菜品需求分析 对采集到的评论数据分析，可以得到石家庄市区热评+好评排名前十的商家，分别为： ? 接下来对这些火锅店中的主力菜系做分析发现： ?...接下来，对所有的差评因素提取了出来，可以发现在口味差评方面，主要来自锅底和小料选好锅底，因此，要做好火锅，就首先需要搞定锅底和小料，做出特色来，再搭配几样拿手的菜品，往往会事半功倍。 ?...在环境差评因素中，空调、干净和卫生排名前三，就要在吃火锅的时候调整好温度，做好就餐的卫生服务。 ? 接下来，对影响餐饮经营的要素做了挖掘分析，由于篇幅就不再展开。
新店铺的开张充满不确定性，该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析...二、数据来源 爬去大众点评、美团网、饿了么所有的火锅店，数据维度包括店铺名、位置经纬度、人均价格、菜品、服务评分、口味评分、环境评分、营业时间等，如下图： image.png 三、选址分析 通过对采集的火锅店铺的数据...四、菜品需求分析 对采集到的评论数据分析，可以得到石家庄市区热评+好评排名前十的商家，分别为： image.png 接下来对这些火锅店中的主力菜系做分析发现： image.png 在上图面积越大表示，比如在内脏类菜品中...image.png 接下来，对所有的差评因素提取了出来，可以发现在口味差评方面，主要来自锅底和小料选好锅底，因此，要做好火锅，就首先需要搞定锅底和小料，做出特色来，再搭配几样拿手的菜品，往往会事半功倍。...image.png 在环境差评因素中，空调、干净和卫生排名前三，就要在吃火锅的时候调整好温度，做好就餐的卫生服务。 image.png 接下来，对影响餐饮经营的要素做了挖掘分析，由于篇幅就不再展开。
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...，综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素，对菜品的销量做预测，以便餐饮企业提前准备好原材料； 3、定期统计菜品销售情况，分类统计好评菜和差评菜，为促销活动和新菜品推广数据支持； 4、根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评分分析...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
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。...企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客，究竟顾客各自的喜好是什么，在不同的时间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...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，...综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素，对菜品的销量做预测，以便餐饮企业提前准备好原材料； 定期统计菜品销售情况，分类统计好评菜和差评菜，为促销活动和新菜品推广数据支持； 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评分分析...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
现在的业务问题是： 1、分析差评原因，并给出改善方案； 2、骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评 【参考答案】 一.明确问题 需要分析导致分析差评的原因是什么，并给出改善方案...可以使用《猴子数据分析》里第6关讲过的分析方法，和第7-8关的如何用数据分析解决问题的框架来完成。...但差评指标在所有站点中排名第二，说明该站点人员在其他方面存在一定问题。 对比之前的A站的差评标签占比情况，我们得到了相应的数据支持，“态度不好”标签占比第二为22.56%。...（3）D、F站点则在差评和配送时间的多项指标中表现优秀。 4.分析汇总 通过数据可视化图表信息，可以得出以下结论，用户差评占比最高的问题为“送达超时”。...但通过多项数据对比分析发现，骑手的配送时间长短这单一维度，并不对用户差评数起到决定性作用，“态度不好”的问题尤其需要重视，而“其他”、“少餐/撒餐”、“提前点送达”等为次要原因。
本期数据侠与纽约数据科学院合作专栏中，数据侠Eric就希望通过在Shiny应用建立的美国金服差评可视化项目，帮助到美国的金融机构，发现问题解决问题，成为服务好人民的好机构。...随着消费者数据的种类以及可获取性的提升，各家公司都需要面对一个新的课题：如何从数据中发掘出产品和服务中正在发生的问题。 在这个项目里，我会分析美国用户对他们使用的金融服务作出的“差评”数据。...▍数据可视化 我的可视化项目仍在进行中，微信后台回复“差评”，获取Shiny应用可视化链接，这里我会先展示一些初步的可视化和发现。 一开始，我把这些“差评”加在一起进行分析。...（图片说明：2015年马塞诸塞州差评金融服务或产品的矩形树图） ? （图片说明：2015年全美国差评金融服务或产品的矩形树图） 这些数据可以让我们更容易的比较不同州与整个国家的平均水平的不同。...当我们选择了具体要研究的领域，比如某个特定的产品种类，我们就可以分析出这些问题究竟集中在哪些机构或地点。下面的热点图展示了不同机构和地理位置的“差评”的增长规律。
@TOC[1] Here's the table of contents: •一、菜品主材提取•二、数据结构•三、系统架构 基于图数据库的菜品推荐系统 本文来自社区专家pangguoming分享的图数据库应用案例...菜品推荐功能: 当客人在某商家使用桌牌点菜，提取该客人点菜的主材，当客人下一次在另外一家使用桌牌的商家点菜时，即为该客户推荐该商家对应主材的菜。...一、菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入，存入到桌牌数据库中，当前已有的菜名去重后有约2万个。 •第一步:收集菜名，从数据库导出菜名。...二、数据结构 在本系统中，涉及到了“人-店-菜-主材”关系，为了使关系间的结构变得简单，因此引入了Neo4j图形数据库，在图形数据库中，该关系如下。...三、系统架构 References [1] TOC: 基于图数据库的菜品推荐系统 [2] 使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统: http://neo4j.com.cn/topic/5fdff8a8d4a2c822637223f8
① 点餐前，由有经验的服务员对顾客进行菜品推荐 ② 根据菜品的历史销量，对不同场景的数据进行分析（比如，夏天爱吃清凉，冬天爱吃滋补；雨天和晴天、是否节假日或者周围是否存在同类竞争对手），对菜品销量进行预测...③ 定期对菜品销售情况进行统计，分类统计出好评与差评菜，为促销活动和新菜品的推出提供支持。 ④ 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，定期回访和送出关怀。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、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。...姓名、联系方式、消费时间、消费金额等； 餐饮企业菜品信息：菜品名称、菜品单价、菜品成本、所属部门等； 菜品销量数据：菜品名称、销售日期、销售金额、销售份数； 原材料供应商资料及商品数据：供应商姓名...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
推荐序：看到此文，颇为震惊，这家餐厅的数据意识居然这样根深蒂固，从数据的收集、查阅到组织团队进行分析，10年的数据啊，不是一般企业能够做到的，敬佩！...纽约市有一家餐厅，生意兴隆，却老是有客人因为服务速度太慢而给差评。因此，该餐厅的老板决定雇一个公司来替他们进行调查，看看到底原因何在。...我们仔细研究了两个时期各45桌的客人，确定出以下数据： 2004： 客人走进店来。 他们被领到位子上，送上了菜单，45桌客人中的3组提出要换位子。...第一道菜会在6分钟内准备好，当然工序复杂的菜会需要长一点的时间。 45桌客人有2桌让菜送回厨房重新加热。 服务员随时留意他们所负责的餐桌，如果客人有需要，他们可以迅速作出反应。...从客人坐下到他们把菜点上，平均需要21分钟。 第一道菜会在6分钟内端上，当然工序复杂的菜会需要长一点的时间。 45桌客人中的26组开吃前会花上3分钟来给食物拍照。
我们拥有的数据不足以充分支持结论。特征简化或者选择一个相对复杂的模型是有必要的。 对于不同菜系的餐厅，好评/差评 的标准是不同的。仅通过评价星级无法完全捕捉客户的观点。...，创建差评的数据子集 连接从步骤2到步骤3得到的两个子集 从步骤4创建顶级菜肴的评价子集，对好评和差评的数据集根据评价进行主题建模。...◆ ◆ ◆ 探索性数据分析 通过探索性分析，我们首先想要检测自己那些先入为主的观点。当我们想到5星餐厅时，我们不会想到是快餐店或者披萨店。我们想到的是富丽堂皇的欧洲菜，如意大利菜或法国菜。...◆ ◆ ◆ 应用程序 我们的最终产品为R Shiny应用程序，包含以下几项功能： 地图：餐厅成功的地理位置分析 主题建模：理解指定类别市场中的差评 料理画廊：理解好评中频繁出现的料理主题 我们的主要用户将是想要开餐厅或扩展餐厅的小企业主...通过使用预测模型和探索式数据分析（EDA），我们确定了要纳入应用程序YelpQuest中作为预测因子和过滤器的关键特征。而基于差评和好评的主题模型使我们的产品有望帮助未来小企业主们的成长和成功。
通过调研分析，我们发现尽管目前市场上已出现RFID芯片、碗盘颜色的智能识别方式，但仍存在成本高、灵活度低等问题，菜品图像识别相较于它们有着巨大优势。 与此同时，以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展。...数据集准备及处理 菜品数据集 菜品识别通过飞桨实现，起初对每样菜品拍摄一张俯视图。菜品识别的实质就是图像分类。因此，每个分类只有一个训练图片是肯定不够的。...基于上述情况，团队通过图像增广处理来扩大每一分类的菜品的数据集，也减少了在实际环境下光线等环境因素对识别效果的影响。菜品图像来源自就近校园餐厅食堂。...弹性扭曲示例图 评论数据集 数据集来源于通过Python爬虫得到的60000多条某区域餐厅评论，经过整理筛选过滤无效、灌水等评论最终划分好评和差评各12000条。...客户分析 高校食堂 高校食堂下课时间集中，该系统不仅可以增加结账速度，还可以在识别菜品的情况下，分析师生口味，推出套餐活动。另外，在高校，利用学生老师对高科技敏感度，可以加强营销优势。
你有没有发现一个问题：每家餐厅都有自己的特色，菜品的特色已经优化到极致了，大家爱好的口味是不同的，从数据概率上来说，是会尝试新的东西的，所以把大家留住的关键其实是：用户体验。...因此，就有： 心理好评时，转换为好评行动的概率是低的，转换为丰富内容好评的概率是更低的。 心理差评时，转换为差评行动的概率是高的，转换为丰富内容差评的概率是更高的。...对于差评，更显示了顾客对于体验不好的一种报复行为。...认知的差异 有的餐饮企业，看到差评，只是认为是一个差评，有的还可以找中介代理消差评。 而有的餐饮企业，他们真的将数百万的用户当成了首席体验官，每条反馈都在事实上帮助企业进行优化。...如下： 对于核心产品，我们也定制了其分析模型，在餐饮业就是菜品，如下： 这里给出了核心指标体系的内容。 不管用什么方法，只要一个餐饮企业可以每月来不断审视这些内容，那么，该企业就在正向循环进步。
而在店铺装修中，最重要的就是菜品照片了。照片是外卖店中唯一一个能直观感受食物的媒介。通过视觉刺激引发味觉刺激，它可以快速诱惑用户下单。 二海报。...店铺主推的菜品，主打的活动等等，都可以通过海报来传递出去。吸睛的海报更能起到吸引用户的作用。 三打造爆款。爆款菜品是一家外卖店的吸金石，其重要性不言而喻。...用户们选择外卖很大原因是因为懒，他们懒的思考，懒的选择，又害怕吃亏，所以打造一款在价格和味道上都有很吸引力的主推菜十分有必要。商家的爆款菜品和店铺的主营品类一致，这是为了增加被搜到的概率。 ...但是用户对于差评很敏感，尤其是详细的产品，还有带图的差评，若是商机对此没有很好地应对方法，极大的影响下单转化率。...要想降低差评的影响，商家应该针对不同的评价给出不同的回复，提到详细的人或事，增加可信度，语言有逻辑有条理，回复长于五行字，让人感受到自己的认真态度。 五系统稳定。
可视化分析 在本环节中，我们将通过Python中的绘图库Pyecharts，利用一系列可视化的手段，通过绘制柱状图的方式展示各类评论的取值分布，通过绘制词云图的方式展示好评、中评、差评的关键词。...3.1 好评、中评、差评数量柱状图 data_cutted['Class'].value_counts() # 不同类别数据记录的统计 x_label = ['好评','差评','中评'] class_num...好评人数最多，中评人数最少。数据集中好评、中评、差评的人数相差并不大，取值分布较为均衡。 3.2 好评关键词词云图 对好评中的关键词通过绘制词云图的方式进行展示，查看好评用户对商品的评价。...是由于人在评论时，除非有问题否则一般都会打好评，如果打了中评说明对产品有不满意之处，在情感的表达上就会趋向于负向情感，同时评论具有很大主观性，很多中评会将其归为差评，但数据集中却认为是中评。...因此，将一条评论分类为好评、中评、差评是不够客观，中评与差评之间的边界很模糊，因此识别率较低。
数据预处理 在中文文本分析和情感分析的工作中，数据预处理的内容主要是分词，去除停用词。...可视化分析 在本环节中，我们将通过Python中的绘图库如Pyecharts，利用一系列可视化的手段，通过绘制柱状图的方式展示各类评论的的取值分布，通过绘制词云图的方式展示好评、中评、差评的关键词。...好评人数最多，中评人数最少。数据集中好评、中评、差评的人数相差并不大，取值分布较为均衡。 4.2 好评关键词词云图 对好评中的关键词通过绘制词云图的方式进行展示，查看好评用户对商品的评价。...是由于人在评论时，除非有问题否则一般都会打好评，如果打了中评说明对产品有不满意之处，在情感的表达上就会趋向于负向情感，同时评论具有很大主观性，很多中评会将其归为差评，但数据集中却认为是中评。...因此，将一条评论分类为好评、中评、差评是不够客观，中评与差评之间的边界很模糊，因此识别率较低。
1.NPS监控原理及意义 原理： 通过定期调研市场用户的净推荐值，牵引质量在具体领域的改进； 优势： 践行绝对的用户导向 以NPS为主线进行融合分析（将品牌影响力、产品销量、市场份额与历史数据表现联系起来...差评率 **用户群九宫格分群：** 核心产品NPS=绝对推荐-绝对贬损 绝对好评=绝对推荐=9-10分好评 绝对差评=绝对贬损=0-6分差评 （与产品NPS的相关性>90%即可代表核心...NPS使用） 领域好评容忍度=好评贬损用户观点数/领域总观点数 领域差评容忍度=差评推荐用户观点数/领域总观点数 **贡献度计算：** 贡献度的计算引入了扩充系数贝塔，从而将核心NPS的样本范围从有观点用户扩充到全量打分用户...5.NPS分析逻辑 NPS 数据配合FFR+舆情数据使用，精准定位目标用户群+目标场景 NPS监控：当周期NPS（下降的机型）—>当周期下降机型（需关注的模块） NPS分析：NPS监控中（需关注的机型模块...）—>小版本对比—>场景陈列—>领域改善建议（提升关注度、提升好评、减少差评）—>已有策略进展 6.其他 如果无GDPR等隐私限制，还可以通过用户的社会属性字段数据进行用户画像分析，得出需重点关注的用户群体与功能领域
这就类似于早期的问卷调查，但是由于这些评论数据的分析价值远高于问卷调查，更加客观、详细地说明了好在哪里，差在哪里，而这些正是商家改善产品设计的关键。。...一、数据说明 采集了京东在其自营平台上关于手机的产品数据和评论数据，产品数据主要包括：价格、品牌、尺寸、摄像像素、促销情况等，手机的评论数据包括总评论数、好评数、中评数、差评数，还包括用户对该手机的打分...同样的，我们需要需要对哪些是好评哪些是差评做出定义标准，这里就将评分大于等于3分的评论定义为好评，将评分小于3分的评论定义为差评。 ?...从上图好评词云图中不难看出，用户对手机的好评主要体现在电池、快递、屏幕、外观、价格、手感等方面。 ? 从上图差评词云图中，可以看到差评主要集中在售后、客服、电池、屏幕、发热、耳机等方面。...其实，文本，是数据分析中非常重要的一部分，数据分析绝不仅仅局限在数字范畴，也不仅仅局限在数字和文本范畴。
29 0.前言 1.三类(好评、中评和差评)评价用户数据统分 1.1.总体评价词云 1.2.三类用户数据 1.3.三类用户的观后感差异 2.评价数据分布详情 2.1.评分分布 2.2.上映首周每日评价数分布...本次数据统计周期为：2020年8月21日9点——8月27日24点 共采集到评论数据量：144,098条 本文主要分为三部分： 三类(好评、中评和差评)评价用户数据统分 本部分主要根据评分对用户进行分组，...，大家可以参考代码对自己喜欢的电影做类似处理 1.三类(好评、中评和差评)评价用户数据统分 1.1.总体评价词云 在评论中，高频词汇是“勿忘国耻”、“震撼”、“铭记历史”、“国人如此”和“感动”等等，都是比较贴近该部剧作主题和正向的褒义词...1.2.三类用户数据 评价分数区间为0-5分，按照3分以内为差评，3分为中评，4分以上为好评的分类标准，我们统计结果如下： # 分箱 data['评价类型'] = pd.cut(data['评分'],...1.3.三类用户的观后感差异 通过对不同评价类型用户的评论关键词分析，我们可以发现好评用户主要表达的是观影后的电影带来的情感共鸣，中评用户则对影片的评价关键点比较分散，差评用户似乎更多关注在导演、剧情和电影院上面
而从好评率来说，小吃快餐是最多的，因为大家吃小吃的时候不追求环境，追求的是那个味道。...中国台湾菜也还不错，但是很明显，大家对东南亚菜的挑剔就比较多了，因为东南菜很大程度上是依靠食材的新鲜度和香料。...如果你今天真的想去一个商圈开家店，需要一些（这样的）数据参考。 再来说说差评。 粤菜一直是差评率当中的基本上前三名，为什么呢？...其实很简单，因为大家对粤菜的要求比较高，所以差评率很高，相对来讲，火锅的差评就不会特别高，因为味道太麻太辣了。 甜点的差评率也是比较高的。...用户的性别、年龄、消费频次、消费金额、消费喜好、消费习惯、住址、消费能力等等一系列消费动作都是通过移动互联网产生的，这些记录为我们形成了大数据分析的可能。
之所以现在数据分析这么火，而且这么多人看好数据分析的前景，我认为是部分人或者企业已经享受到了数据分析带来的益处了。...目前分析的面包括： 生成好评的词云，并且获取关键字 生成中评的词云，并且获取关键字 生成差评的词云，并且获取关键字 分析购买该商品不同颜色的比例 分析购买该商品不同配置的比例 分析该商品的销售数量和评论数量和时间的关系...京东商城显示的评价信息，总的评价数:310000, 好评数:300000 中评数:3300 差评数:4400 抓取信息完成，实际抓取评价信息，总共抓取评价数:481， 好评数:461, 中评数:16 差评数...:4 所有好评数据 关键字：正品、不错、支持京东、 ?...所有中评数据 关键字：凑活着用吧屏幕是暖屏、同事的苹果手机都没问题、又重启的、 ? 所有差评数据 关键字：手机盒子在包装里左右前后的碰撞、我买这款手机本来是作为礼物送老公的、不给换了、 ?
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