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餐饮需求预测模型搭建指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
餐饮行业需求预测概述
需求预测的定义 · 重要性 · 在餐饮运营中的典型应用场景（如备货
餐饮行业需求预测…需求预测的定义
03
餐饮需求预测的核心概念
时间序列 · 季节性 · 趋势
餐饮需求预测的核…时间序列
04
数据基础与数据采集
需要收集哪些数据（历史销售 · 订单 · 客流
数据基础数据采集
05
数据清洗与预处理
处理缺失值 · 异常值 · 重复数据
数据清洗预处理
06
探索性数据分析（EDA）
可视化销售趋势 · 季节性模式 · 相关性分析
EDA探索性数据分析
07
特征工程
构造时间特征（星期 · 月份 · 节假日
特征工程构造时间特征
08
预测模型选择概览
从简单统计模型到机器学习 · 深度学习的模型谱系 · 如何根据业务需求选择合适模型
预测模型选择概览从简单统计模型到…
09
基线模型
移动平均 · 指数平滑 · 朴素预测等简单方法
基线模型移动平均
10
经典时间序列模型
ARIMA · SARIMA · 季节性分解（STL）的原理与在餐饮需…
经典时间序列模型ARIMA
11
机器学习模型
线性回归 · 决策树 · 随机森林
机器学习模型线性回归
12
深度学习模型
LSTM · GRU · Transformer等序列模型在餐…
深度学习模型LSTM
13
模型训练与验证
训练集/验证集/测试集划分 · 时间序列交叉验证 · 避免数据泄漏
模型训练验证
14
模型评估指标
MAE · RMSE · MAPE
模型评估指标MAE
15
模型调参与优化
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
模型调参优化
16
集成学习与模型融合
Bagging · Boosting · Stacking
集成学习模型融合
17
预测不确定性量化
置信区间 · 预测区间 · 如何为餐饮决策提供风险参考
预测不确定性量化置信区间
18
业务场景实战
门店日销量预测
业务场景实战门店日销量预测
19
业务场景实战
菜品级别需求预测：处理多SKU · 菜品生命周期 · 菜单变化等挑战
业务场景实战SKU
20
业务场景实战
节假日与特殊事件预测：如何融入节假日 · 促销 · 天气突变等外部因素
业务场景实战节假日
21
业务场景实战
新店/冷启动预测 · 迁移学习与相似门店参考
业务场景实战新店
22
模型部署与监控
将模型上线到生产环境 · 实时预测与批量预测 · 监控模型性能与数据漂移
模型部署监控
23
预测结果的可视化与报告
如何向管理层和运营团队清晰展示预测结…
预测结果的可视化报告
24
需求预测与供应链协同
预测结果如何联动采购 · 库存 · 中央厨房与门店运营
需求预测供应链协同
25
常见问题与陷阱
数据稀疏 · 突发疫情 · 菜单变更
常见问题陷阱
26
案例复盘
某连锁餐饮品牌需求预测系统搭建全过程 · 包括踩坑与经验总结
案例复盘某连锁餐饮品牌需…
27
工具与平台
Python生态（pandas · statsmodels · sklearn
工具平台
28
课程实战项目
学员独立完成一个从数据到预测的完整项… · 提交报告与代码
课程实战项目学员独立完成一个…
29
综合提升
如何结合业务知识 · 算法创新与工程化能力 · 持续优化预测系统
综合提升如何结合业务知识
30
课程总结与未来趋势
回顾核心知识点 · 展望AI与大数据在餐饮需求预测中的前…
课程总结未来趋势