CN117745110B

CN117745110B - 一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统

Info

Publication number: CN117745110B
Application number: CN202410191800.XA
Authority: CN
Inventors: 高明; 邓力超; 陈宇; 杨术宝; 孙方舟
Original assignee: Beijing Pingan Cloud Kitchen Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Pingan Cloud Kitchen Technology Co ltd
Priority date: 2024-02-21
Filing date: 2024-02-21
Publication date: 2024-05-28
Anticipated expiration: 2044-02-21
Also published as: CN117745110A

Abstract

本发明公开了一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统，涉及餐厅管理领域，该基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法包括以下步骤：S1、获取智慧校园餐厅参数进行空间划分得到智慧校园餐厅空间规划；S2、对餐厅运行参数分类并进行空间规划匹配；S3、根据智慧校园餐厅空间运行数据组获取空间日常运行特征参数组；S4、根据空间日常运行特征参数组设置智慧校园餐厅运行管控方案；S5、采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数获取运行管控方案的运行管控效果；S6、对餐厅运行管控规则进行优化调整生成进阶运行管控方案。本发明通过精确收集和分析餐厅运行参数，实现对餐厅运营的细致管理提高效率。

Description

一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统

技术领域

本发明涉及餐厅管理领域，具体来说，涉及一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统。

背景技术

智慧校园餐厅是一种运用先进技术和数据分析手段来优化餐厅运营管理的智能系统，通过集成各种传感器和数据收集工具，实时监控餐厅的运行状态，并结合人工智能技术进行深度分析提高运营效率，而智慧校园餐厅的实现依赖于先进的数据处理能力和智能化管理系统，提高餐厅的运营效率，还能提升顾客的就餐体验。

行为分析是一种心理学方法，主要关注人们的行为和环境之间的相互作用，且行为分析在智慧校园餐厅中起着至关重要的作用，包括对顾客行为分析、员工行为分析等，通过行为分析收集大量的数据，进行深入分析顾客和员工的行为，理解和满足顾客的需求，同时提高餐厅的运营效率和服务质量。

但现有的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统，在进行使用时并未对餐厅的运行参数进行分析，导致现有的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法在进行使用时无法有效的提高餐厅的运行效率，使得基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法的使用效果并不理想，且现有的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法在进行使用时并未对餐厅的空间进行精确的划分，导致对餐厅进行运行管理时的精准性大大降低，使得现有的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法在进行使用时的精准性并不理想。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

根据本发明的一个方面，提供了一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法，包括以下步骤：

S1、获取智慧校园餐厅的餐厅运行参数和餐厅设施参数，并基于餐厅设施参数将智慧校园餐厅的空间划分，得到智慧校园餐厅空间规划；

S2、根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组；

S3、根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组；

S4、根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅；

S5、采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果；

S6、基于运行管控效果对餐厅运行管控规则进行优化调整，并基于优化调整后的餐厅运行管控规则生成进阶运行管控方案。

作为优选方案，根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组包括以下步骤：

S21、预设智慧校园餐厅运行分类规则，并根据智慧校园餐厅运行分类规则对餐厅运行参数分类，并对分类后的餐厅运行参数验证；

S22、根据智慧校园餐厅空间规划，获取智慧校园餐厅各个区域的功能和人流容量，并通过关联性分析获取各个区域功能的相互影响参数；

S23、预设特征提取规则和特征匹配规则，通过特征提取规则，提取分类后餐厅运行参数中的特征参数，并将特征参数通过特征匹配规则与智慧校园餐厅空间规划中区域进行匹配，获取空间运行参数组；

S24、根据空间运行参数组，通过相互影响参数，对空间运行参数组内部的各个空间运行参数调整，并将调整后的空间运行参数整合，获取智慧校园餐厅空间运行数据组。

作为优选方案，根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

S31、根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过数据预处理，清洗智慧校园餐厅空间运行数据中的冗余数据；

S32、设置分析策略库和策略匹配规则，并将清洗后的智慧校园餐厅空间运行数据组通过策略匹配规则与分析策略库内部的分析策略进行匹配，获取日常行为分析策略；

S33、根据日常行为分析策略对智慧校园餐厅空间运行数据组进行日常行为分析，并提取日常运行特征参数，再将日常运行特征参数整合，获取空间日常运行特征参数组。

作为优选方案，设置分析策略库和策略匹配规则，并将清洗后的智慧校园餐厅空间运行数据组通过策略匹配规则与分析策略库内部的分析策略进行匹配，获取日常行为分析策略包括以下步骤：

S321、根据智慧校园餐厅空间运行数据组的适用需求，设置多个分析策略，并将分析策略整合得到分析策略库；

S322、根据智慧校园餐厅空间运行数据组的数据特性和数据分析目标设置策略匹配规则，并应用策略匹配规则将智慧校园餐厅空间运行数据组与分析策略库内部的分析策略匹配；

S323、根据分析策略匹配结果，通过适用性分析，计算分析策略匹配值，并基于分析策略匹配值对分析策略匹配结果进行优化调整；

S324、对优化调整后的分析策略匹配结果进行验证，并根据验证后的分析策略匹配结果选择分析策略，将选择的分析策略作为日常行为分析策略输出。

作为优选方案，根据分析策略匹配结果，通过适用性分析，计算分析策略匹配值的计算公式为：

；

其中，W为分析策略匹配值；

U为分析策略的权重因子；

为第m个分析策略的适用情况度量；

为第m个分析策略的量化指标；

b为分析策略的指数。

作为优选方案，根据日常行为分析策略对智慧校园餐厅空间运行数据组进行日常行为分析，并提取日常运行特征参数，再将日常运行特征参数整合，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

S331、根据日常行为分析策略，设置数据分析需求，并基于数据分析需求，通过数据清洗对智慧校园餐厅空间运行数据组优化；

S332、将优化后智慧校园餐厅空间运行数据组内部的智慧校园餐厅空间运行数据，通过日常行为分析策略，提取智慧校园餐厅空间运行数据中日常运行特征参数；

S333、根据日常运行特征参数，通过特征匹配，获取日常运行特征参数之间的特征关联参数，并基于特征关联参数对日常运行特征参数进行整合，得到空间日常运行特征参数组；

S334、对整合后的空间日常运行特征参数组进行问题分析，并基于问题分析结果对空间日常运行特征参数组进行问题标注。

作为优选方案，将优化后智慧校园餐厅空间运行数据组内部的智慧校园餐厅空间运行数据，通过日常行为分析策略，提取智慧校园餐厅空间运行数据中日常运行特征参数包括以下步骤：

S3321、将智慧校园餐厅空间运行数据，通过时序划分规则，对智慧校园餐厅空间运行数据分割，获取时序运行数据；

S3322、根据时序运行数据，通过日常行为分析策略，获取智慧校园餐厅空间内不同时间的运行数据，并提取运行数据特征；

S3323、将运行数据特征根据时序顺序进行排列合并，获取日常运行特征参数。

作为优选方案，根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅包括以下步骤：

S41、根据空间日常运行特征参数组，通过数据分析，获取餐厅运行日常运行参数，并对空间日常运行特征参数组中标注的问题进行影响性分析；

S42、根据餐厅运行日常运行参数和影响性分析结果，制定餐厅运行管控规则，并根据餐厅运行管控规则设置智慧校园餐厅运行管控方案；

S43、根据智慧校园餐厅运行管控方案对智慧校园餐厅进行实时监控，并对监控数据进行实时反馈。

作为优选方案，采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果包括以下步骤：

S51、根据运行管控方案，获取管控参数类型，并基于管控参数类型进行采集智慧校园餐厅管控参数；

S52、根据运行管控方案设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值进行比较；

S53、根据智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较结果，获取运行管控效果，并对运行管控效果进行调整优化。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控系统，该系统包括：

参数获取模块，用于获取智慧校园餐厅的餐厅运行参数和餐厅设施参数，并基于餐厅设施参数将智慧校园餐厅的空间划分，得到智慧校园餐厅空间规划；

空间划分模块，用于根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组；

特征分析模块，用于根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组；

运行管控模块，用于根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅；

管控评估模块，用于采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果；

优化调整模块，用于基于运行管控效果对餐厅运行管控规则进行优化调整，并基于优化调整后的餐厅运行管控规则生成进阶运行管控方案。

本发明的有益效果为：

1、本发明通过精确收集和分析餐厅运行参数，实现对餐厅运营的细致管理提高效率，同时通过实时监控和分析运行数据，能快速发现并解决问题，避免资源浪费，并通过对餐厅空间规划和运行数据的分析，了解顾客行为和偏好，进而优化餐厅布局和服务，提供更加个性化的就餐体验，且利用智能化的资源配置和运营管理有助于减少不必要的支出，提高资源利用效率节约成本。

2、本发明通过对运行数据的综合分析，为管理层提供数据支撑的决策建议，帮助餐厅更加精准地进行策略调整和资源配置，同时实时监控系统能够及时捕捉餐厅运行中的各种动态，快速响应并处理突发情况，维护餐厅运行的稳定性和安全性，并通过收集反馈和比较数据，持续优化餐厅的运行管控规则，实现餐厅服务和管理的持续改进。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法的方法流程图；

图2是根据本发明实施例的一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控系统的系统框图。

图中：

1、参数获取模块；2、空间划分模块；3、特征分析模块；4、运行管控模块；5、管控评估模块；6、优化调整模块。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据本发明的实施例，提供了一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法及系统。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，根据本发明的一个实施例，如图1所示，根据本发明实施例的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法，包括以下步骤：

具体的，获取关于餐厅运营的数据，包括每天的客流量、高峰时段、低峰时段等，并收集关于餐厅内部设施的信息，例如厨房大小、就餐区域大小、储藏区域、服务台等。

基于运行参数，分析高峰和低峰时段的客流量，以确定餐厅在不同时间段的运营需求，并考虑设施参数，评估厨房的产能、就餐区域的座位容量以及其他设施的利用率，再将设施划分为厨房区域、就餐区域、服务区域等，确保合理分配空间，同时设计餐厅内部的流通路径，确保顾客和工作人员能够顺畅移动，并考虑就餐区域的布局，使之既能容纳足够的座位，又能提供舒适的用餐环境。

利用优化算法，考虑不同参数的权重，找到最佳的空间布局，并针对实际情况，保持灵活性，同时根据特殊活动或需求进行空间调整，利用数据分析工具，定期评估餐厅运营情况进行调整和优化。

具体的，所述根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组包括以下步骤：

具体的，划分不同的时间段，例如早餐、午餐、晚餐，以便对每个时间段的运行参数进行分类，将运行参数根据客流量进行分类，例如高峰时段和低峰时段，如果餐厅提供不同类型的服务，如堂食、外卖、自助餐等，根据服务类型进行分类，并为每个分类规则明确定义相应的参数范围，确保分类的准确性和一致性，考虑是否需要将不同规则进行交叉分类。

利用数据管理或分析软件，根据设定的分类规则对餐厅运行参数进行自动分类，而对于关键参数，进行手动验证以确保分类的准确性，将分类结果与实际运营情况进行对比，确保分类的合理性，同时设置监控关键指标，如客流量、订单量等，以验证分类是否符合实际情况，如果在验证过程中发现分类规则不够准确，及时进行调整和优化，并运用反馈机制，持续改进分类规则，确保其能够适应餐厅运营的变化。

具体的，确定厨房的功能，包括烹饪、备餐等，定义就餐区域的功能，例如提供舒适的用餐环境等，确定服务台、结账区等功能，根据空间规划确定每个就餐区域的座位数量，考虑服务台的处理速度，即每小时能处理的订单量。

收集每个区域的实际人流量数据，通过摄像头、计数器等设备获取，收集服务台处理订单的效率数据，包括平均服务时间等，建立数据关系模型，利用收集的数据建立各个区域功能和人流容量之间的关系模型，应用统计方法，如相关系数分析，来量化各参数之间的关联性，并考虑不同时间段的数据，了解功能和人流之间的关系，根据关联性分析的统计结果，解释各个区域功能之间的相互影响程度，再确定对人流容量影响最大的功能参数，可能涉及服务速度、菜单种类等，对模型的预测结果进行实地观察和监测，验证其准确性，根据实际观察结果，对模型进行调整和优化，以提高准确性和可靠性。

具体的，根据餐厅运行的关键参数，确定需要提取的特征，例如订单量、客流量、服务时间等，制定规则来提取这些特征，包括数学运算、统计指标或其他方法，确定每个区域在空间规划中的唯一标识符，制定规则来将提取的特征参数与相应的空间规划区域进行匹配，考虑使用区域标识、位置信息等，利用预设的特征提取规则，从分类后的餐厅运行参数中提取目标特征参数，确保提取的特征参数准确反映了餐厅运行的关键情况。

使用预设的特征匹配规则，将提取的特征参数与智慧校园餐厅空间规划中的区域进行匹配，处理可能出现的匹配冲突，确保每个特征参数都正确地与相应的区域匹配，将匹配后的特征参数与其对应的区域标识组成空间运行参数组，整合这些参数组，形成一个全面的空间运行参数数据集，对匹配后的结果进行验证，确保每个特征参数都正确地与相应的区域匹配，如果有必要，根据实际情况调整特征提取和匹配规则，以提高准确性和适应性。

具体的，根据前面的关联性分析结果，确定影响各个空间运行参数的相互影响参数，包括服务速度、菜单种类、座位布局等，再对各个相互影响参数进行权衡，确定其对空间运行参数的影响程度，利用相互影响参数建立一个调整模型，包括线性模型、非线性模型或者其他适合问题的模型，再设定调整因子，表示各个影响参数对空间运行参数的具体调整幅度，根据制定的调整模型和调整因子，对空间运行参数组内的各个参数进行调整。

调整时考虑实际情况，确保调整的方向和幅度符合餐厅的实际运营需求，再将调整后的各个空间运行参数整合，形成一个新的空间运行参数组，并记录调整的过程和结果，以备将来参考和分析，对调整后的参数组进行验证，通过实地观察或数据监测，确保调整效果符合预期，再根据验证结果和实际运营反馈，持续优化调整规则，使其更贴近实际情况，将验证过的调整后的参数整合成最终的空间运行数据组，更新餐厅数据库或数据存储系统，确保最新的空间运行数据可以随时被访问和使用。

具体的，所述根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

具体的，检查数据中是否存在完全相同的记录，这可能是由于重复输入或系统错误导致的，识别并处理缺失值，确保数据完整性，缺失值可能影响对空间运行的准确分析，如果存在完全相同的记录，选择删除其中的重复记录，保留一份唯一的数据，如果重复记录包含了不同的信息，考虑将其合并利用所有可用信息，对于一些缺失值，使用合适的填充方法，例如使用平均值、中位数或前后值进行填充。

如果缺失值较多且无法填充，删除包含缺失值的记录，确保数据的完整性，确定数据中可能存在的异常值范围，例如超出正常范围的极端数值，对于超出正常范围的异常值，选择删除、替换或进行其他处理，以避免对分析结果产生负面影响，统一日期和时间格式，确保数据的一致性，如果数据中存在不同的计量单位，确保将其统一为相同的单位，以避免混淆和错误分析，如果某些列对于分析没有贡献，考虑删除这些不必要的列，简化数据结构，如果存在重复或冗余的信息，去除以减少数据集的冗余度，进行逻辑验证，确保数据符合实际业务逻辑，进行统计检查，检查数据的分布和统计指标，确保数据的合理性，在进行清洗和预处理之前，务必创建数据的备份。

具体的，所述设置分析策略库和策略匹配规则，并将清洗后的智慧校园餐厅空间运行数据组通过策略匹配规则与分析策略库内部的分析策略进行匹配，获取日常行为分析策略包括以下步骤：

具体的，分析不同时间段的客流量，识别高峰和低峰时段，评估服务台处理订单的效率，了解服务速度和瓶颈，分析就餐区域的座位利用率，优化座位布局，使用时间序列分析方法，如季节性分析，识别客流的周期性变化，利用排队理论和服务系统分析，找出提高服务效率的关键因素，运用空间规划理论，考虑不同座位布局的影响，提高座位利用率，确定每个分析策略所需的关键参数，如客流量、服务时间、座位数量等，根据实际需求，设定各个参数的阈值，用于评估餐厅运营的良好与否，使用统计方法，如回归分析、ANOVA分析等，对客流、效率和座位利用率进行量化分析。

运用数据挖掘技术，挖掘隐藏在数据中的模式和规律，将分析结果与实际运营情况对比，验证分析的准确性，根据验证结果，迭代优化分析策略，再将经过验证的分析策略整合到一个策略库中，形成一个综合的分析工具，将分析策略按照不同的业务需求或目标进行分类整理，为每个分析策略编写详细的文档，包括使用方法、参数解释等，再将分析策略库分享给相关团队成员，确保团队成员能够充分利用这些策略进行分析和决策。

具体的，确定空间运行数据组的数据结构，包括字段、数据类型等，分析数据的分布情况，了解各个参数的范围和分布特点，根据数据特性，制定匹配规则，例如基于字段名、数据类型、数值范围等，并考虑业务逻辑，确定哪些策略适用于特定的数据情境，设定匹配的阈值，确保匹配的策略符合数据的实际情况，考虑使用多个条件进行匹配，以提高匹配的准确性。

将智慧校园餐厅空间运行数据组作为输入，遍历分析策略库内的各个分析策略，逐一进行匹配，对每个策略进行匹配评估，记录匹配度或相似度，根据匹配度评估结果，确定最符合当前数据情境的分析策略，考虑设定策略库内的分析策略优先级，确保最优先的策略被选择，应用选定的分析策略，对智慧校园餐厅空间运行数据组进行具体分析，输出分析结果，包括可视化图表、指标报告等，收集分析结果的反馈，用于优化匹配规则和策略库，根据不断积累的经验，动态更新匹配规则和策略库，使其更适应变化的数据情境。

具体的，所述根据分析策略匹配结果，通过适用性分析，计算分析策略匹配值的计算公式为：

；

其中，W为分析策略匹配值；

U为分析策略的权重因子；

为第m个分析策略的适用情况度量；

为第m个分析策略的量化指标；

b为分析策略的指数。

确定验证分析策略匹配结果的具体目标指标，包括准确性、可解释性、实用性等，设定评估标准，明确何种情况下认为匹配结果是成功的，对比分析策略的输出结果与实际餐厅运营情况，进行实地观察和验证，与餐厅运营人员的业务经验进行对比，确保分析结果符合实际业务逻辑，向餐厅管理团队和业务经验丰富的人员收集反馈，如果存在不一致或问题，识别其原因，可能是数据质量、模型假设等原因，根据反馈结果，调整选择的分析策略，优化模型或算法，提高分析结果的可信度。

建立持续监测机制，定期检查分析策略的表现，确保其在不同情境下的稳定性，根据实际运营的变化和不断积累的经验，动态更新策略库，保持其适应性，结合验证结果，选择对当前情境最有效的分析策略作为日常行为分析策略，综合考虑准确性、实用性和可解释性等因素，确保选择的策略符合实际需求，将选择的分析策略应用于日常餐厅运营数据，执行相应的分析。

具体的，所述根据日常行为分析策略对智慧校园餐厅空间运行数据组进行日常行为分析，并提取日常运行特征参数，再将日常运行特征参数整合，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

具体的，确定日常行为分析策略的具体目标，例如提高客流量、优化服务效率等，定义需要分析的关键指标，如订单量、等候时间、座位利用率等，根据分析需求，识别智慧校园餐厅空间运行数据组中与分析目标相关的关键参数，确保关键参数没有缺失值，采用适当的填充或删除方法处理缺失值，根据业务逻辑和实际情况，定义各参数的异常范围，处理超出异常范围的数据，选择删除、替换或进行其他合适的处理，如果涉及时间序列分析，确保时间字段的格式一致，便于后续的时序分析，并确保时间间隔合理，以满足分析的时间要求。

删除与分析需求无关或不产生影响的列，简化数据结构，删除重复记录，确保每条记录的唯一性，如果数据中存在不同的计量单位，统一为相同的单位，以避免混淆和错误分析，对于类别型数据，进行标准化，确保一致性和可比性，确保清洗后的数据符合实际业务逻辑，保持一致性，预览清洗后的数据，确保关键参数的分布和统计指标合理，再将清洗后的数据输入到选择的日常行为分析策略模型中，运行分析模型得到优化后的结果，收集分析结果的反馈，了解清洗效果和模型表现，根据反馈结果，调整数据清洗规则，优化清洗效果。

具体的，所述将优化后智慧校园餐厅空间运行数据组内部的智慧校园餐厅空间运行数据，通过日常行为分析策略，提取智慧校园餐厅空间运行数据中日常运行特征参数包括以下步骤：

具体的，根据分析需求，确定合适的时间间隔，例如按小时、按天、按周等，确定时序划分的起始时间点，确保每个时序段的完整性和连续性，再从智慧校园餐厅空间运行数据中提取时间字段，根据确定的时序划分规则，将数据分割成不同的时序段，对于每个时序段，生成相应的时序运行数据集，确保保留每个时序段的关键信息，如客流量、订单数量、座位利用率等，对于第一个和最后一个时序段，确保数据的完整性和连续性，确保每个时序运行数据集的格式一致，方便后续的时序分析，统一字段的命名规范，使得不同时序段之间的数据对比更加方便。

将时序运行数据存储在数据库或数据仓库中，以便随时访问和查询，定期备份时序运行数据，防止数据丢失或损坏，确保每个时序段的数据都是完整的，没有遗漏或错误，将时序运行数据与实际餐厅运营情况进行对比，验证划分的准确性，根据分析需求，选择合适的时序分析方法，如趋势分析、周期性分析等，运行时序分析方法，获取对每个时序段的运行趋势和变化规律的详细了解，将时序分析的结果输出为报告，包括图表、趋势分析等，使用可视化工具展示时序运行数据的趋势和变化，使分析结果更易于理解。

具体的，选择适用于时序数据的分析方法，例如趋势分析、周期性分析、季节性分析等，确定提取运行数据特征的具体方法，例如统计指标、滑动窗口法等，根据分析需求，选择特定的时间范围，可以是一天、一周、一个月等，提取符合选定时间范围的时序运行数据子集，应用选择的时序分析方法，例如利用时间序列模型进行预测、分析运营趋势，利用特征提取方法，提取每个时间段内的关键特征，如平均值、最大值、最小值等。

提取不同时间段内的客流量信息，了解高峰和低峰时段，分析订单数量的变化，掌握餐厅运营的繁忙程度，通过订单处理时间等指标，评估服务效率的变化，利用可视化工具，生成时序运行数据的趋势图，直观展示运营情况的变化，绘制特征的分布图，帮助理解不同时间段内运行数据的分布情况，对提取的特征进行假设检验，确定不同时间段是否存在显著性差异，分析不同特征之间的相关性，揭示运营数据的内在关联，收集分析结果的反馈，了解模型的准确性和可靠性，根据反馈结果，调整时序分析模型和特征提取方法，提高模型的预测能力，并解释时序运行数据的趋势和特征，为业务决策提供合理解释，撰写详细的分析报告，包括分析方法、提取的特征、结论等。

具体的，对提取的运行数据特征参数，按照时序顺序进行排序，确保数据按时间顺序排列，将数据按照时间字段进行升序排列，以保证时序的连续性，确定合并特征参数的方式，选择在同一行进行合并，或者创建新的列存储每个时间点的特征参数，将不同时间段提取的特征参数合并到同一行或同一列，形成日常运行特征参数的整体数据集，如果合并过程中出现缺失值，选择合适的填充方法，确保整体数据集的完整性，检查合并后的数据集，确保每个时间点都有相应的特征参数，将合并后的日常运行特征参数数据集输出为新的数据文件或表格，以备后续分析使用，将结果存储在数据库或数据仓库中，确保合并后的数据与原始数据一致，特征参数的顺序和数值正确，验证关键指标如客流量、订单数量等在合并后的数据集中的准确性，根据业务需求，选择合适的分析方法，如趋势分析、统计分析等，运行分析方法，使用日常运行特征参数数据集进行深入分析，利用可视化工具生成图表，展示日常运行特征参数的趋势和变化，撰写详细的分析报告，包括合并过程、得到的日常运行特征参数、结论等。

具体的，确定特征匹配的方法，可以是基于相关性分析、协方差分析等，对日常运行特征参数进行两两匹配，计算它们之间的关联程度，设定关联度阈值，筛选出关联度高于阈值的特征对，提取符合关联度要求的特征关联参数，形成关联参数集合，确定如何整合关联参数和原有的日常运行特征参数，可以是合并、加权平均等方式，将关联参数与原有特征参数整合，形成新的特征参数集合，如果在整合过程中出现缺失值，选择合适的填充或处理方法，确保整合后的数据完整性。

确保整合后的数据集与关联参数的计算结果一致，验证新特征参数与原有特征参数之间的关联性，确保整合效果符合预期，根据业务需求，选择适用于空间日常运行特征参数组的分析方法，如空间关联分析、热力图分析等，运行选择的分析方法，深入了解餐厅空间的日常运营特征，利用可视化工具生成图表，展示空间日常运行特征参数组的关联情况，撰写详细的分析报告，包括关联参数的计算过程、整合结果、结论等。

具体的，根据业务需求和分析目的，明确定义可能存在的问题，如客流拥堵、服务效率下降等，选择关注的特征参数，如客流量、订单处理时间等，用于问题的识别，使用适当的分析方法，如趋势分析、异常检测等，对整合后的空间日常运行特征参数组进行深入分析，寻找异常模式或不寻常的变化表明存在潜在问题，将分析中发现的异常事件标注为潜在的问题，包括时间点、特征参数、异常类型等信息，设定标注标准，确保标注的一致性和可追溯性。

对标注的异常事件进行深入分析，确定可能的根本原因，例如设备故障、人员不足等，分析不同特征参数之间的相关性，找出潜在的影响因素，基于根因分析结果，提出具体的改进策略，例如增加服务人员、优化流程等，设定改进的目标，明确期望的效果和影响，在整合后的空间日常运行特征参数组中标注改进前后的数据，以便后续效果的评估，如有需要更新标注标准以适应新的问题或情境，根据制定的改进策略，执行相应的措施，在改进措施执行后，持续监测空间日常运行特征参数组的变化，确保改进效果，对改进前后的空间日常运行特征参数组进行对比，评估改进的效果，根据评估结果调整改进策略，进一步优化运营效果。

具体的，所述根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅包括以下步骤：

具体的，根据业务需求，选择关注的运行日常运行参数，例如客流量、订单处理时间、座位利用率等，从整合后的空间日常运行特征参数组中提取所选择的运行日常运行参数，将提取的运行日常运行参数与其他相关参数整合，形成综合的运行参数集合，使用之前标注的问题标签，标识哪些时间点或数据属于存在问题的情况，对比问题存在时和不存在时的运行日常运行参数，分析问题对参数的影响程度，计算关注参数在问题和非问题情况下的统计指标，如平均值、标准差等，进行统计假设检验，确定问题与非问题情况下参数是否存在显著性差异。

计算问题标注的特征参数与关注的运行日常运行参数之间的相关性，利用可视化工具绘制相关性图表，直观展示各参数之间的关联程度，通过分析，识别问题标注与运行日常运行参数之间的可能因果关系，结合领域知识，深入理解问题对参数的影响机制，基于影响性分析和原因分析结果，提出相应的优化建议，以改善受影响的运行日常运行参数，设定优化的目标，明确期望的改进效果，根据提出的优化建议，执行相应的优化措施，持续监测运行日常运行参数的变化确保优化效果，对优化前后的运行日常运行参数进行对比，评估优化的效果，根据评估结果，调整优化策略，进一步提高运营效果。

具体的，根据业务需求和分析结果，明确制定智慧校园餐厅运行管控规则的目标，例如提高服务效率、优化客流管理等，根据餐厅运行日常运行参数和影响性分析结果，制定具体的运行管控规则，确定各个参数的阈值，超过或低于阈值时触发相应的管控规则，确保每条管控规则都清晰明确，易于理解和执行，针对每条管控规则，制定具体的应对措施，包括人员调度、设备调整、服务优化等。

给不同规则设置优先级，以确定在多个规则同时触发时的处理顺序，将制定的运行管控规则和方案与智慧校园餐厅系统进行集成，确保系统能够实时监测各项运行参数，并根据设定规则及时触发相应的管控方案，在系统中设定异常报警机制，及时通知相关人员或管理者，以便他们能够迅速采取行动，确定报警通知方式，可以是短信、邮件、系统通知等，对餐厅工作人员进行培训，使其了解并熟悉新的运行管控规则和方案，设定良好的沟通机制，确保信息能够迅速传递到相关人员，定期对运行管控规则和方案进行监督，确保其有效性和适用性，根据实际运行情况，灵活调整规则和方案，以适应变化的需求和环境，定期评估运行管控规则的效果，看是否达到了设定的管控目标，建立反馈机制，收集用户、员工和管理者的反馈意见，用于进一步优化管控规则。

具体的，确保智慧校园餐厅系统能够实时提供各项运行参数的数据，再将智慧校园餐厅运行管控方案集成到实时监控系统中，确保规则能够直接影响监控过程，在监控仪表板中选择关注的运行参数和管控规则，确保能够一目了然地监测餐厅运营状态，确保监控仪表板能够实时更新数据，以及时反映餐厅运营的最新情况，在监控系统中设定与运行管控规则对应的报警规则，包括超过阈值、异常趋势等，设定报警通知机制，确保在发生异常时及时通知相关人员，包括管理者、工作人员等。

在监控系统中设定反馈机制，使得监控数据的异常情况能够立即反馈给运营人员，根据实时监控数据的反馈，快速调整运行管控规则或方案，应对突发情况或优化运营效果，利用实时监控系统提供的数据分析工具，深入分析运行参数的趋势、关联性等，提供实时决策支持，使管理者和工作人员能够迅速做出反应和调整运营策略，定期对监控系统进行检查，确保系统运行正常数据准确，定期评估智慧校园餐厅运行管控方案的效果，根据实际情况进行调整和改进，对餐厅工作人员进行培训，使其能够熟练使用监控系统和理解实时反馈数据，建立有效的沟通机制，确保监控系统的信息能够迅速传递到相关人员。

具体的，所述采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果包括以下步骤：

具体的，仔细审查已制定的运行管控方案，确定方案中涉及的各种管控参数类型，将不同类型的管控参数进行分类整理，例如客流量、服务时间、设备运行状态等，确定每个管控参数的数据来源，可能包括传感器、POS系统、人工记录等，确保数据源能够提供实时更新的参数数据，以支持实时监控和反馈，对于需要实时监测的参数，考虑部署传感器设备，例如客流计、温度传感器等，集成POS系统以获取订单数据，用于分析客流量、订单量等参数，对于某些无法自动采集的参数，设置人工记录机制，确保数据的完整性。

根据管控方案和业务需求，设定每个参数的采集频率，例如每分钟、每小时等，在确定采集频率时，权衡成本和实时性的需求，确保系统在实际运行中能够高效稳定地工作，选择适当的数据存储方式，可以是数据库、数据仓库等，设计合适的数据结构，确保能够清晰存储各种类型的管控参数数据，将设计好的数据采集系统与智慧校园餐厅系统进行集成，在实施阶段进行系统测试，确保数据采集的准确性和稳定性，并根据测试结果进行优化，对于每个管控参数，设定异常的阈值，超过或低于阈值时触发异常检测，针对异常情况设定报警通知机制，及时通知相关人员以采取相应措施，定期监测数据采集系统的稳定性，确保数据准确无误，根据业务发展和管控方案的调整，及时更新管控参数类型和相应的采集方法。

具体的，仔细审查已制定的运行管控方案，确定方案中涉及的管控效率指标，如服务效率、客流管理等，将每个效率指标量化，以便能够进行具体的数值比较，根据餐厅的业务需求和管控方案的目标，设定每个效率指标的合理阈值，参考行业标准、历史数据或业务规定，确保阈值的设定具有实际依据，确保智慧校园餐厅系统能够实时提供各项效率指标的数据，根据业务需要，设定对效率指标的实时监控频率，以确保及时发现异常情况，将采集到的管控参数与设定的效率阈值进行实时比较，发现超过或低于阈值的情况，触发异常检测机制。

针对效率指标超过或低于阈值的情况，设置报警规则，以便及时通知相关人员，设定报警通知的方式，如短信、邮件、系统通知等，设立反馈机制，使得异常情况能够及时反馈给运营人员，根据实时监控数据的反馈，迅速调整运行管控规则或方案，以应对突发情况或优化运营效果，定期比较管控参数与效率阈值的情况，评估管控效果，根据实际运行情况，调整效率阈值，以适应餐厅运营的变化，利用历史数据进行趋势分析，预测可能出现的效率问题，基于分析结果，提出优化建议，以改善效率指标的表现。

具体的，确定用于评估运行管控效果的指标，可能包括服务效率、客户满意度、经济效益等，将每个评估指标量化，以便进行具体的数值比较，定期比较管控参数与效率阈值的情况，设定评估周期，例如每周、每月，利用历史数据进行趋势分析，了解效果的变化趋势，根据评估结果，设定调整和优化的标准，明确何时需要进行调整，考虑是否需要调整效率阈值，以适应变化的运营环境。

收集用户、员工和管理者的反馈意见，了解实际运营中可能存在的问题，设立有效的反馈机制，确保信息能够及时传递到相关人员，利用详细的数据分析，找出影响效果的潜在原因，基于分析结果，提出具体的优化建议，包括调整管控规则、改进服务流程等，根据优化建议，灵活调整运行管控规则和方案以适应实际运营需求，在调整过程中先进行小范围的测试，观察效果再进行全面实施，根据优化建议和调整标准，执行相应的调整方案，持续监测运行管控效果，确保调整后的效果符合预期，定期回顾调整后的效果，评估是否达到了设定的优化标准，根据回顾结果，进行循环改进，不断优化运行管控规则和方案。

具体的，收集用户、员工和管理者的反馈意见，了解运行管控规则的实际效果和存在的问题，利用详细的数据分析，找出管控规则调整后的影响，确定哪些规则需要优化，根据反馈和数据分析结果，明确优化运行管控规则的具体目标，例如提高服务效率、降低成本等，针对识别出的问题和目标，灵活调整运行管控规则，包括参数阈值、应对措施等，调整规则时考虑各规则之间的综合效果，确保整体运营的协调性，在调整过程中，先进行小范围的测试，观察效果和可能的影响，根据测试结果，进一步调整规则的具体细节，确保调整的有效性。

根据本发明另一个实施例，如图2所示一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控系统，该系统包括：

参数获取模块1，用于获取智慧校园餐厅的餐厅运行参数和餐厅设施参数，并基于餐厅设施参数将智慧校园餐厅的空间划分，得到智慧校园餐厅空间规划；

空间划分模块2，用于根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组；

特征分析模块3，用于根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组；

运行管控模块4，用于根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅；

管控评估模块5，用于采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果；

优化调整模块6，用于基于运行管控效果对餐厅运行管控规则进行优化调整，并基于优化调整后的餐厅运行管控规则生成进阶运行管控方案。

综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过精确收集和分析餐厅运行参数，实现对餐厅运营的细致管理提高效率，同时通过实时监控和分析运行数据，能快速发现并解决问题，避免资源浪费，并通过对餐厅空间规划和运行数据的分析，了解顾客行为和偏好，进而优化餐厅布局和服务，提供更加个性化的就餐体验，且利用智能化的资源配置和运营管理有助于减少不必要的支出，提高资源利用效率节约成本。

此外，本发明通过对运行数据的综合分析，为管理层提供数据支撑的决策建议，帮助餐厅更加精准地进行策略调整和资源配置，同时实时监控系统能够及时捕捉餐厅运行中的各种动态，快速响应并处理突发情况，维护餐厅运行的稳定性和安全性，并通过收集反馈和比较数据，持续优化餐厅的运行管控规则，实现餐厅服务和管理的持续改进。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S6、基于运行管控效果对餐厅运行管控规则进行优化调整，并基于优化调整后的餐厅运行管控规则生成进阶运行管控方案；

所述根据餐厅运行参数和智慧校园餐厅空间规划，通过智慧校园餐厅运行分类规则，对餐厅运行参数分类，并将数据分类结果与智慧校园餐厅空间规划匹配，获取智慧校园餐厅空间运行数据组包括以下步骤：

S24、根据空间运行参数组，通过相互影响参数，对空间运行参数组内部的各个空间运行参数调整，并将调整后的空间运行参数整合，获取智慧校园餐厅空间运行数据组；

所述根据智慧校园餐厅空间运行数据组，通过日常行为分析策略分析智慧校园餐厅空间运行数据组，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

所述设置分析策略库和策略匹配规则，并将清洗后的智慧校园餐厅空间运行数据组通过策略匹配规则与分析策略库内部的分析策略进行匹配，获取日常行为分析策略包括以下步骤：

S324、对优化调整后的分析策略匹配结果进行验证，并根据验证后的分析策略匹配结果选择分析策略，将选择的分析策略作为日常行为分析策略输出；

所述根据分析策略匹配结果，通过适用性分析，计算分析策略匹配值的计算公式为：

；

其中，W为分析策略匹配值；

U为分析策略的权重因子；

为第m个分析策略的适用情况度量；

为第m个分析策略的量化指标；

b为分析策略的指数；

S33、根据日常行为分析策略对智慧校园餐厅空间运行数据组进行日常行为分析，并提取日常运行特征参数，再将日常运行特征参数整合，获取空间日常运行特征参数组；

所述根据日常行为分析策略对智慧校园餐厅空间运行数据组进行日常行为分析，并提取日常运行特征参数，再将日常运行特征参数整合，获取空间日常运行特征参数组包括以下步骤：

所述将优化后智慧校园餐厅空间运行数据组内部的智慧校园餐厅空间运行数据，通过日常行为分析策略，提取智慧校园餐厅空间运行数据中日常运行特征参数包括以下步骤：

S3323、将运行数据特征根据时序顺序进行排列合并，获取日常运行特征参数；

S334、对整合后的空间日常运行特征参数组进行问题分析，并基于问题分析结果对空间日常运行特征参数组进行问题标注；

所述根据空间日常运行特征参数组，通过餐厅运行管控规则，设置智慧校园餐厅运行管控方案，并基于运行管控方案管理智慧校园餐厅包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法，其特征在于，所述采集基于运行管控方案管理的智慧校园餐厅管控参数，设置管控效率阈值，并将智慧校园餐厅管控参数与管控效率阈值比较，获取运行管控方案的运行管控效果包括以下步骤：

3.一种基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控系统，用于实现权利要求1-2中任一项所述的基于行为分析的智慧校园餐厅运行管控方法，其特征在于，该系统包括：