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《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.2节从餐饮服务到数据挖掘

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章,第1.2节从餐饮服务到数据挖掘,作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.2 从餐饮服务到数据挖掘企业经营最大的目的就是盈利,而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客,也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客,究竟各种顾客各自的喜好是什么,在不同的时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……T餐饮的经营者想尽快地解决这些疑问,使自己的企业更加符合现有顾客的口味,吸引更多的新顾客,又能根据不同的情况和环境转换自己的经营策略。T餐饮在经营过程中,通过分析历史数据,总结出一些行之有效的经验:在

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.3节数据挖掘的基本任务

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章,第1.3节数据挖掘的基本任务,作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.3 数据挖掘的基本任务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。对餐饮企业而言,数据挖掘的基本任务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、竞争对手以及周边商业氛围等外部数据;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,增加盈利能力,实现精准营销,

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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