月薪3w+的数据挖掘SQL面试题，揭秘餐饮业经营奥秘

2023-10-04 16:58:01

前言

在当今竞争激烈的餐饮业，数据挖掘已成为餐厅经营者们提高业务水平、吸引顾客和增加收入的重要手段。熟练掌握数据挖掘技巧和SQL语言，能够帮助餐厅经营者深入了解客户行为、消费模式和菜品喜好，从而制定更有效的营销策略和经营决策。本文分享了真实面试题，使用SQL对餐饮业数据进行挖掘分析，揭示客户的就餐模式、点餐花费和菜品喜好，帮助餐厅提升业务经营水平，实现月薪3w+的目标。

面试题解析

1. 分析客户的就餐模式

-- 计算不同时段的就餐人数
SELECT
    strftime('%H', datetime(timestamp)) AS hour,
    COUNT(DISTINCT customer_id) AS customer_count
FROM orders
GROUP BY hour;

结果分析： 该查询结果显示了不同时段的就餐人数，可以帮助餐厅经营者了解客流高峰期和低峰期，以便合理安排人力资源和菜品供应。

-- 计算客户的平均就餐间隔天数
SELECT
    customer_id,
    AVG(strftime('%d', datetime(timestamp)) - strftime('%d', datetime(previous_timestamp))) AS avg_interval_days
FROM orders
WHERE previous_timestamp IS NOT NULL
GROUP BY customer_id;

结果分析： 该查询结果显示了客户的平均就餐间隔天数，可以帮助餐厅经营者了解客户的忠诚度和复购率，以便制定针对性的营销策略。

2. 分析客户的点餐花费

-- 计算客户的平均订单金额
SELECT
    customer_id,
    AVG(total_price) AS avg_order_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id;

结果分析： 该查询结果显示了客户的平均订单金额，可以帮助餐厅经营者了解客户的消费水平和偏好，以便调整菜品价格和营销策略。

-- 计算不同菜品类别的平均订单金额
SELECT
    menu_category,
    AVG(total_price) AS avg_order_amount
FROM orders
JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id
GROUP BY menu_category;

结果分析： 该查询结果显示了不同菜品类别的平均订单金额，可以帮助餐厅经营者了解哪些菜品类别更受欢迎，以便调整菜品结构和营销策略。

3. 分析客户的菜品喜好

-- 计算不同菜品的点餐次数
SELECT
    menu_item_id,
    COUNT(*) AS order_count
FROM order_items
GROUP BY menu_item_id
ORDER BY order_count DESC;

结果分析： 该查询结果显示了不同菜品的点餐次数，可以帮助餐厅经营者了解哪些菜品更受欢迎，以便调整菜品结构和营销策略。

-- 计算不同客户群体的菜品喜好
SELECT
    customer_type,
    menu_item_id,
    COUNT(*) AS order_count
FROM order_items
JOIN orders ON order_items.order_id = orders.order_id
GROUP BY customer_type, menu_item_id
ORDER BY order_count DESC;