京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据改变食品业的五种方式
大数据分析和数据科学是当下全球企业界的两大流行词。令人想不到的是,使用它们的不仅有大公司,还有中小企业。无论公司大小,数据都是一笔宝贵的资产,不管是结构化、半结构化还是非结构化数据。大数据分析使企业决策者可以真正了解消费者的需求,优化营销宣传,实现动态定价,更有效地服务于客户。
食品行业由于其规模和经营特点,更应该采用大数据。根据《财富》杂志的报道,“食品类初创企业获得的风险投资达到28亿美元。”尽管食品行业的规模很难确定,但《福布斯》杂志指出,据欧睿国际(Euromonitor International)估计,包装食品行业(比如方便面、食用油、罐装和冷冻食品)的规模接近1.6万亿欧元。另外,根据世界银行的报告,食品和农业部门占到了全球GDP的10%,而且随着人口的增长和消费者行为的变化,这一比例还会提高。购买食品的消费者和购买原料的企业留下了巨大的数字足迹,这还不包括在食品供应链内部,大量交易留下的数字足迹。
那么,大数据如何在食品行业发挥作用呢?以下是大数据在食品行业的几种用途。
找出客人真正喜欢的口味
通过来自论坛、社交媒体、视频网站、图片分享网站、点评网站和其他地方的数据,可以实时了解消费者的喜好,同时也能获知竞争对手吸引顾客的方式。这种市场信息是无价的,企业据此可以知道应该销售哪类产品、该投资什么,以及哪些食品被认为是健康或是不健康的。目前,服务于电信客户的咨询公司已将这些技巧应用于论坛和社交媒体。我们没有理由认为不能将同样的技巧应用于食品业。Fabrikatyr Analytics已经在电信和航空业取得了一系列成功。
做出更美味的菜肴
美味的菜肴将为餐厅带来回头客。分析用餐者的反馈有助于做出新颖独特、令人垂涎的菜肴。最近,一群数据科学家从美食论坛和菜谱中挖掘数据,弄清楚了印度食物的口味。这是个很好的例子,说明数据科学可以用于食品业,帮助厨师和餐厅管理者调整菜谱,从而改善顾客体验,让菜品更受欢迎。
找出不同地区的用餐特点
在不同地区拥有连锁店的餐厅,可以利用大数据来发现各地的食物偏好,甚至可以将一个地区的美食引入另一个地区,作为特色菜供应。从林林总总的美食论坛上,我们可以知道哪些食物正在流行,哪些快餐又将成为新的潮流。想想看,如果你早已知道美国的Chipotle或英国的Nando’s将成为快餐市场上的领导者,那会怎么样?以往,食品行业也有过引领潮流的产品,但这两家公司却将墨西哥卷饼和葡式烤鸡做成了畅销品。为什么不能把文本分析或大数据分析用于这样的市场趋势?眼下,Zalando已经在时装业开展了这方面的尝试,推出了“时装趋势分析”项目。
需求规划
近日,知名风投公司A16Z的科技播客采访了送餐类初创企业Gobble的创始人。她说,数据科学是他们在市场中的竞争优势,有了数据科学,他们可以提供更好的用户体验,还能优化库存,降低成本。数据科学让Blue Apron和Gobble这样的公司能够凭借更好的用户服务,颠覆食品行业,同时还能利用算法来预测需求,优化库存。这无疑对老牌食品企业提出了挑战。抱残守缺的企业将被更加灵活的竞争对手击败。
选址规划
如果你想为特定类型的餐厅预测最佳选址,数据将为你提供帮助。你可以利用import.io得到当地餐厅的信息,再利用data.gov等政府网站得到重要的商业信息,比如人口特点和餐厅数量。这些信息都可以用于选址,甚至用来创建盈利模式。Booking.com就利用这样的数据,为网站上的酒店排序。为何不利用这样的数据来规划选址呢?
这进一步表明,“数据革命”才刚刚开始,它将对食品业等传统行业产生愈加深刻的影响。未来,我们将看到更多这样的例子:更加个性化的食品、更合理的需求规划、孟山都等公司的精密种植,此外,还有很多用途是现如今我们尚无法想象的。食品行业的一些从业者或许认为,大数据对他们并不重要。然而在音乐、图书等行业,我们已经见识了大数据的威力。食品业会有什么不同吗?我想不到合乎逻辑的理由。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01