京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分析、管理系统、分析模型、供应链系统、互联网平台
【专访摘要】本次 CDA 持证专访邀请到餐饮行业数据分析师何显臻,他介绍了餐饮企业生产计划与生产管理岗位的核心工作,剖析了餐饮行业三大痛点与缓解思路,讲解了 ERP 与 SAP 系统在餐饮供应链中的应用,并分享了 CDA 一二级考试的区别、重难点与备考经验,为传统行业转行数据分析提供了实用参考。
【主持人】大家好,今天我们邀请到了何显臻来参加 CDA 持证人线上专访,数据分析师遍布各行各业,今天的嘉宾来自餐饮业,欢迎何显臻和大家打招呼。
【嘉宾】大家好,我叫何显臻,国际经济与贸易专业,大学期间学习过统计学、计量经济学、概率论等知识,毕业后一直在餐饮公司,任职生产计划与生产管理相关岗位。
【主持人】餐饮行业的生产计划和生产管理,和大家熟悉的数据分析师不太一样,平时具体负责什么?
【嘉宾】生产管理主要根据次日门店订单需求,排配人员出勤与轮休;生产过程中监控菜品生产进度与质量,按进度二次调配工厂人力。
【嘉宾】生产计划模块则根据门店当日与历史需求,下发日 / 周生产计划,并运用数据分析:依据门店近三个月订单数据做销售分析,评估下一阶段新品上线与旧品下线。
【主持人】从数据分析角度,餐饮企业的主要痛点是什么?
【嘉宾】主要围绕三个方面:第一,社会环境与经济增长压力,消费力下降,门店被动流失客户;第二,消费者口味多样化与连锁餐饮出品标准化存在矛盾,标准化流程难以满足个性化口味;第三,餐饮行业互联网化程度偏低,中小餐馆缺乏高效管理流程,风险承受能力弱,难以承接成熟系统;入驻外卖平台能保证订单,但利润被平台和骑手分流,不入驻则订单不确定性更高。
【主持人】面对这些痛点,企业该如何缓解?
【嘉宾】针对客户被动流失,企业需要更精准的营销,根据门店位置、消费水平、消费习惯做产品定位。
【嘉宾】针对口味多样化与标准化矛盾,可通过数字化方式做简单问卷,初步构建用户标签与画像,提供更贴合口味的菜品。
【嘉宾】针对中小餐饮数字化成本高的问题,可推出轻量化餐饮系统,帮助其完成日常运营、库存、订单、客户管理,降低数字化门槛。
【主持人】在餐饮行业工作,除了数据分析必备技能,还要掌握哪些经验知识?
【嘉宾】成熟餐饮企业都有供应链管理系统,核心是 ERP 和 SAP 两大系统。
【嘉宾】ERP 是供应链管理系统,覆盖订单下发、审核、采购、生产、出入库、运输等全流程。
【嘉宾】SAP 是德国开发的精细化管理软件,包含七大模块:开发者模块 ABAP、财务模块 FICO、人力资源模块 HR、物料管理模块 MM、工厂维护模块 PM、生产计划模块 PP、销售与分销模块 SD。我工作中最常用的是 PP 生产计划、SD 销售分销、MM 物料管理模块。
【主持人】你 CDA 一二级都通过了,一二级备考有什么区别?侧重点、难点、经验分享一下。
【嘉宾】首先是准备时间:一级备考约 1 个月,二级是一级的两倍。
【嘉宾】考试内容:一级侧重描述性分析,讲解数据的代表意义;二级在一级基础上深化,要求可推断分析与预测。举例:平均数在一级考计算,二级会考变量变化对平均数的影响,要求对公式与概念更熟悉。
【嘉宾】重难点:一级重难点在第六章业务数据分析,围绕业务指标(库龄、库存周转天数)、业务分析方法(客户来源、进销存)、业务分析模型(四象限、RFM、用户忠诚度)。
【嘉宾】二级重难点在第五章数据分析模型,要求掌握模型应用、关联与区别,掌握多元线性模型降维方法(主成分分析、因子分析)。
【嘉宾】经验:他山之石可以攻玉,多参考平台优秀学员的过关经验,结合自身情况找到适合自己的方法,备考与考试保持平常心。
【主持人】每一次持证人分享都让人感叹,大家在不同领域用数据支撑商业决策,助力产品迭代、精准营销、规模化经营。相信未来更多传统企业会在数据分析支撑下开拓更广阔市场。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06