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。

【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 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08