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餐饮企业菜品关联分析
教案
课程名称：Python数据分析与挖掘实战
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
本章学时：6学时
材料清单
《Python数据分析与挖掘实战》教材。
配套PPT。
引导性提问。
探究性问题。
拓展性问题。
教学目标与基本要求
教学目标
结合航空公司客户数据对原始数据进行探索性分析，分别绘制每日用餐人数和营业额折线图、菜品热销度柱形图进行展示与分析，并针对数据中不符合建模要求的数据进行预处理，主要进行数据清洗和属性构造。同时构建Apriori模型对餐饮企业的菜品进行关联分析并进行模型评价，从而为企业提供菜品搭配销售意见。
基本要求
了解案例的背景、数据说明和分析目标。
掌握每日用餐人数、营业额和菜品热销度的分析方法。
掌握数据清洗、属性构造的方法。
掌握构建Apriori模型的方法。
掌握模型评价方法。
问题
引导性提问
引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
餐饮企业如何提高服务水平、留住客户、提高利润呢？
餐饮企业能够提供什么样的数据？
为什么餐饮企业要做菜品关联分析？
探究性问题
探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
分析菜品热销度时需要对数据进行怎么样的处理呢？
毛利率的计算公式是怎么样的呢？
Apriori算法的基本原理是什么？
拓展性问题
拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
实现本案例的目标还能使用什么方法？
菜品关联分析分析模型中，最小支持度和最小置信度设为其他值，模型的效果会如何？
主要知识点、重点与难点
主要知识点
分析餐饮企业现状、基本数据情况。
熟悉餐饮企业菜品关联分析的基本流程与步骤。
分析每日用餐人数和营业额。
使用统计学知识分析热销商品。
了解Apriori算法的基本原理与使用方法。
构建菜品的Apriori模型。
根据模型结果提出菜品销售策略。
重点
购物篮分析的基本流程与步骤。
零售商品的Apriori模型。
难点
Apriori算法的基本原理与使用方法。
教学过程设计
理论教学过程
分析餐饮企业菜品背景和数据。
熟悉餐饮企业菜品关联分析的步骤与流程。
分析每日用餐人数和营业额。
分析菜品热销度。
了解Apriori算法的基本原理与使用方法。
实验教学过程
分析每日用餐人数和营业额。
分析菜品热销度。
清洗数据。
属性构造。
构建Apriori模型。
评价Apriori模型。
教材与参考资料
教材
翟世臣，张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：人民邮电出版社．2022．
参考资料
[1] 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018．
[2] 张良均，谭立云．Python数据分析与挖掘实战（第2版）[M]．北京：机械工业出版社．2019．
[3] 张健，张良均．Python编程基础[M]．北本书全面、系统地介绍PhotoshopCC2019的基本操作方法和图形图像处理技巧，并对Photoshop在设计领域的应用进行细致的讲解，具体内容包括图像制作基础、软件基础操作、插画设计、Banner设计、App设计、H5设计、海报设计、网页设计、包装设计、综合设计实训等。
本书项目1～项目9先在“相关知识”中讲解基础知识，使学生了解图形图像处理的相关概念、要素和设计原则等；再通过“任务引入”引导学生了解每个任务学习的要点；通过“设计理念”展示设计的构思过程和主导思想；通过“任务知识”带领学生深入学习软件功能；通过“任务实施”指导学生快速熟悉图像的设计制作过程；通过“扩展实践”和“项目演练”提高学生的实际应用能力。项目10是综合设计实训，旨在帮助学生掌握商业案例的设计理念和设计方法，提升学生的实战水平。
本书可作为中等职业学校数字艺术专业平面设计课程的教材，也可供相关人员学习参考。
培训目标：
了解图像制作基础
熟悉软件基础操作
掌握插画的设计方法
掌握Banner的设计方法
掌握App的设计方法
掌握H5的设计方法
掌握海报的设计方法
掌握网页的设计方法
掌握包装的设计方法
掌握综合设计实训的设计方法
学习时间：
58学时
培训内容：
项目1、发现图像中的美——图像制作基础
了解图像中的美学与设计
了解图像制作的相关应用。
明确图像制作的工作流程。
了解图像作品图片的收
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