冷盘类菜品预订偏好数据

冷盘类菜品预订偏好数据对于餐饮企业及其供应链管理具有重要价值。首先，这些数据使企业能够准确把握顾客对各类冷盘（如凉拌菜、刺身、卤味等）的偏好，进而优化冷盘菜品的菜单配置，更好地满足市场需求，提升顾客满意度。其次，通过分析预订率及其波动，企业可以预测冷盘食材的需求量，调整采购策略，减少库存积压和食品浪费，提高库存管理的效率。此外，预订偏好数据还能为营销活动提供决策支持，比如通过推广预订率较高的冷盘菜品来增加销量，或通过促销活动提高预订率较低冷盘菜品的人气。1.数据抽取和预处理：（1）从公司订单系统抽取冷盘类菜品的预订数据，包括菜品名称、菜品代号、预订单号、预订日期、预订时间、预订数量。（2）通过数据清洗去除无效或错误记录，确保数据质量。
2.计算本菜品近30日及近30-60日间的预订率：（1）基于历史数据，利用SUM函数计算所有冷盘类菜品近30日及近30-60日间的预订总数量。（2）使用SUMIFS函数计算本菜品近30日及近30-60日间的预订总数量。（3）本菜品近30日预订率=本菜品近30日预订总数量/所有冷盘类菜品近30日预订总数量×100%；本菜品近30-60日间的预订率=本菜品近30-60日间的预订总数量/所有冷盘类菜品近30-60日间的预订总数量×100%。
3.输出近30日预订率排前三的冷盘类菜品：使用数据透视表对历史积累的预订率数据进行汇总和排序，使用RANK函数筛选出预订率最高的前三名菜品并进行可视化输出。
4.计算本菜品预订率变化值：本菜品预订率变化值=本菜品近30日预订率-本菜品近30-60日间的预订率。
6.本菜品预订偏好趋势判断：若变化值＞0，则为“偏好提升”，若变化值＜0，则为“偏好下降”，若变化值＝0，则为“偏好不变”。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集提供了冷盘类菜品的详细预订信息，包括菜品名称、预订日期、预订数量等，并通过算法计算预订率和偏好趋势，帮助餐饮企业优化菜单配置、预测食材需求、调整采购策略，并支持营销决策。数据集每日更新，包含627条记录，适用于餐饮企业及其供应链管理。