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火锅一共有多少种

总的来说应该是两种,白汤和红汤,然后再从这两种分为其他类型!如海鲜火锅,酸菜鱼火锅,药膳火锅,麻辣火锅等等!

不会营销?可视化火锅数据分析别错过了

对于火锅爱好者来说,“没有什么事是一顿火锅解决不了的,一顿不行,两顿、三顿……”。火锅已慢慢成了大家吃饭的一种选择。那么作为一家火锅店(或多家火锅店)的管理者,想了解店铺中收入情况如何?哪些菜品最受欢迎?大家最喜爱哪种锅底等等,如何能通过数据分析快速帮助管理者判断,哪些食材需要多采购些,哪些食材可以少准备些?从而在准备材料时,将消费者喜爱的东西多储备些,可在一定程度上减少食材的浪费。但在实际的工作中,依靠人工整理成规范数据,再以可视化图表的方式呈现数据,其分析的时效性低。

那怎么样能快速直观地浏览到火锅的数据分析情况?我们可借助BI将其销售数据可视化:

如上图所示,管理层可快速通过可视化图表的方式,掌握火锅店的数据分析情况:

火锅店总体的收入、销量情况;

各品类收入占比、收入(销量)排名情况;

各菜品销售数量、金额、排名等明细指标数据展示。

比如,在品类销量图中我们可以清楚了解到酒水饮料的销量>荤菜类>素菜类>精品小吃类>锅底>拼盘,可以看出在火锅局里酒水饮料的类很受欢迎。

假如我们还想知道酒水饮料类里哪些饮品最受欢迎,可对酒水饮料类进行过滤分析:

从图表中可以看出,人们偏爱在火锅里喝啤酒和青瓜汁等饮品,而红酒的销量最低,可见红酒在火锅局里并不太受欢迎。

假设管理层想了解哪种锅底最受欢迎,也可联动过滤锅底的数据情况:

从图中我们可看到鸳鸯锅最受欢迎,其次是香辣锅底,而番茄锅似乎并不太受欢迎。

若想了解荤菜类中哪些菜品最受欢迎可继续对荤菜类进行过滤分析:

从图中可以看出,精品黄喉的销量最高,精品肥牛、麻辣掌中宝等次之。

同理,假设管理层还想知道素菜类的菜品受欢迎程度可以继续对素菜类进行过滤分析,这里不再一一截图了。

简言之,通过这样直观的火锅店数据分析,管理层可以快速掌握店内的受欢迎菜品等,在备菜时可以考虑多增加顾客喜爱的菜品库存,减少其他不太受欢迎的菜品,从而减少食材上的浪费。

注:上述图表由数林BI制作,仅供参考,可按实际需求另行设计。

利用python爬取百度地图火锅数据并可视化

其实这次的爬虫很简单,长话短说

我们需要对city列处理

我们头脑一定要清晰,我以前做了蛮久,但是现在一些就这次来了,我们的思路,分列,行列转换,然后提取数据。

我们这里解释一下,2513×1,我们要转换成359×7。

我们这次选择pyecharts来数据可视化,注意Pyecharts里面省份要一样,比如上海市不能识别,只有上海才可以识别。

还有Pyecharts只识别列表数据,所以我们需要数据类型改变。

我们需要一一对应

绘制地图

我们来看看效果。

其实python来数据可视化比较痛苦的,所以我们在tableau里面数据可视化一样,好痛苦。

太痛苦,要不是为了钱,钱到了,当然要记录一下,不记录的话,以后又忘记了,那怎么办,而且还可以传播出去。还有数据有缺失,不一定准确,数据来源于百度。强烈抗议osm把湾湾划出我国,这个不代表本人观点,祖国万岁。

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