技术标签： 锄心小程序前端开发
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
餐饮业盈利核心在于菜品与顾客。什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客，每个客户的就餐喜好是什么，不同时期什么样的菜品最为畅销，能否通过几种不同菜品的组合达到更好的效果，是否可预测未来一段时间内菜品原材料的采购份量？
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，以便准备充足原料。
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。
数据挖掘的基本任务：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。
对餐饮业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各种菜品销量、成本、会员小费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手和周边的商业氛围等外部数据。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。
最终将结果反馈给企业，为企业降低运营成本，增加盈利能力，实现精准营销等提供智能服务支持。
① 目标定义
② 数据采集：建模抽样、质量把控、实时采集
③ 数据整理：数据探索、数据清洗、数据变换
④ 构建模型：模式发现、构建模型、验证模型
⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化
⑥ 模型发布：模型部署、模型重构
抽样方式：
从客户关系管理系统、前厅管理系统、后厨管理系统、财务管理系统和物资管理系统抽取用于建模和分析的餐饮数据，主要包括：
对所抽取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理，是保证最终的挖掘模型的质量
所必需的。可以说，挖掘模型的质量不会超过抽取样本的质量。数据探索和预处理的目的是
为了保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。
数据探索主要包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等。
当采样数据维度过大时，如何进行降维处理、缺失值处理等都是数据预处理要解决的问
题。
由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整、甚至不一致的数据，对数据挖掘所涉
及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量，并最终达到完
善最终的数据挖掘结果的目的呢？
针对采集的餐饮数据，数据预处理主要包括：数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。
样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的
哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？
针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括：
以菜品销量预测为例，模型构建是对菜品历史销量，综合考虑节假日、气候和竞争对手
等采样数据轨迹的概括，它反映的是采样数据内部结构的一般特征，并与该采样数据的具体
结构基本吻合。模型的具体化就是菜品销量预测公式，公式可以产生与观察值有相似结构的
输出，这就是预测值。
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