大数据分析餐饮行业存在问题

接下来为大家讲解大数据分析快餐占有比例，以及大数据分析餐饮行业存在问题涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、八个典型的大数据应用案例
• 2、物业如何利用大数据获取小区人群画像、交通、餐饮、购物等业态(3)_百...

八个典型的大数据应用案例

1、没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。2数据新闻让英国撤出伊拉克2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。

2、个案二国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业***用了这种手段。●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。

3、7注释符号代表据报首批8个智能巴士候车亭已於2013年启用，涉及支出合共约56万欧元（577万港元）。根据巴塞隆拿的公共交通营办商Transports Metropolitans de Barcelona，其後有更多巴士站获升级为智能巴士候车亭，而截至2016年3月底，巴塞隆拿共有16个智能巴士候车亭。

4、大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

5、三个领域大数据应用案例分析 无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。

物业如何利用大数据获取小区人群画像、交通、餐饮、购物等业态(3)_百...

1、职业、收入水平等，这些数据可以通过住户登记信息、物业费缴纳记录等渠道获取。通过大数据分析，可以形成小区居民的人群画像。 消费行为分析：结合居民的网购记录、小区周边商业消费数据等，分析居民的消费习惯、偏好及消费水平，进一步细化人群画像。

2、餐饮业态地块拥有约940家餐饮店，虽不及中山路商圈的一半，但鉴于社区以住宅为主，餐饮资源丰富。尽管消费均价较低，正餐（50元以上）和快餐（50元以下）均衡，且高端餐饮主要集中在北部和西部，显示居民在家庭聚餐时更倾向于优质选择。

3、餐饮业态：该区域拥有约940家餐饮店，数量超过全无锡繁华的中山路商圈的一半。尽管以住宅为主，但餐饮资源丰富，尤其是正餐和快餐平分秋色。8家中高端餐饮集中在北面和西面，东南部分稍显不足，这可能反映出客群对正餐和家庭聚会的投入意愿。

4、认识用户画像 用户画像简单来讲，就是用户信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为，从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征，最后形成一个人物原型。一般用户画像会分析三个信息维度，分别是基本属性、消费购物以及社交圈。

5、人群画像的价值 获取精准流量：人群画像形成后，系统能够基于这些画像去做流量的分发，确保店铺能够吸引到真正有购买意向的潜在顾客。优质人群带来更多流量：通过精准的人群画像，商家能够识别并吸引那些对店铺商品有高度兴趣或购买潜力的顾客，从而增加店铺的流量和转化率。

6、功能优势显著。一键生成市调报告，涵盖城市分析、周边分析与价值分析三大板块，快速洞察城市、区域、周边经济人群画像等多维度数据，包含周边住宅、写字楼、商圈、购物中心、酒店、餐饮等各类业态、交通配套信息。提供定制服务。

关于大数据分析快餐占有比例，以及大数据分析餐饮行业存在问题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。