基于大數據的高校食堂精細化管理研究
——以徐州醫科大學本科生就餐數據為例

陳 琦

徐州醫科大學信息化處 江蘇徐州 221004

一、研究目的

隨著時代的發展，人民群眾的生活越來越精致，在外賣、方便食品以及校外周邊餐飲的沖擊下，了解高校食堂如何能夠滿足在校生的需要，達成食堂精細化管理，在高校后勤管理中很有必要。通過基于大數據的分析，對精細化管理可以提供很好的支撐。根據論文檢索發現，多數涉及高校食堂餐飲的論文主要聚焦于食堂消費畫像[1]、食堂就餐與學習成績之間的關系[2-3]、根據就餐同時出現頻次用于分析學生社交情況[5]，再或比較大學生食堂消費與外賣消費情況[6]。利用大數據提升食堂精細化管理程度，提升學生滿意度的研究相對較少。對于高校來說所處地域不同，主要生源地不同，學生的餐飲習慣都會有所不同。為更好地服務學校師生，提升學校管理能力，達成精細化服務，特撰寫此文。

二、研究方法

徐州醫科大學建立了融合支付一卡通系統，學生使用支付寶、微信、刷臉或刷卡消費均會被系統統計。根據線上統計機具情況、學生消費流水、線下窗口統計，即可建立對應模型，用于數據分析。本研究統計徐州醫科大學2021年4月至6月的150個食堂窗口收費機具，13000余名在校本科生共計1388465條消費流水。

(一)建立食堂餐品分類模型

根據對食堂各個窗口售賣食品的種類總結歸納，可以發現徐州醫科大學食堂各窗口都有一定的銷售習慣，每個窗口會固定單一的銷售模式。比如二食堂十一號窗口售賣面條，就只會根據學生點單情況，現做現賣各種面條類食品，基本不會同時售賣米飯類食品。這樣根據對所有窗口統計可以發現，主校區學生食堂150個窗口，有55個窗口售賣快餐米飯，15個窗口售賣小炒米飯，33個窗口售賣面條、水餃餛飩，24個窗口為包子、烤餅。匯總如下圖：

(二)建立學生就餐時間段模型

在校本科生由于上課時間不同，生活作息不同，就餐時間存在很大個體差異，甚至有些學生就餐次數都不是3次/天(比如有學生上午10：00—11：00左右吃一頓早中餐，晚上吃晚餐，一天只就餐兩次；而有些學生習慣吃夜宵，17：30—18：00左右吃晚餐，21：00左右吃夜宵)。因此只能根據食堂營業時間及實際消費情況事先約定早、中、晚三餐的時間段，盡量忽略個體差異對就餐時間模型造成的差異。下圖中橫軸代表時間段，如5標示上午5：00到6：00，以此類推；縱軸表示當前時間段就餐人次占比情況。

根據以上數據約定如下：早餐：早上10：00前；午餐：早上10：00—下午15：00；晚餐：下午15：00后。

(三)建立學生模型

影響學生飲食習慣的因素可能會有性別、年級、所屬學院等，把此類數據和學生歸屬地區結合，形成一個學生基本數據集。

(四)建立學生食堂就餐消費模型

為分析學生就餐情況，主要從數據中抽取學生學號、生源地、消費時間、消費金額、支付卡機(用于對應相應食堂窗口進而對應相關餐飲類型)。

結合餐品分類模型和就餐時間段模型，便可以形成完整的學生就餐飲食傾向模型。

(五)統計分析

窗口設置情況與實際消費量對比如下：

表1 窗口設置與消費對比表

分類窗口占比消費次數占比偏差比餅11.33%12.81%-11.55%小炒9.33%8.71%7.12%快餐36.67%41.22%-11.04%面條18.67%14.24%31.11%粥鋪2.00%2.42%-17.36%干鍋、麻辣燙10.00%6.11%63.67%水餃餛飩3.33%1.98%68.18%包子米粥4.67%6.43%-27.37%飲料3.33%6.07%-45.14%

數據顯示按照一級分類(面食、米、其他)或者更細的二級分類，整體來講食堂的窗口占比和學生消費次數成正相關，造成正相關的可能性有兩種：一是學生為了便利，盡量在人數較少的窗口購買食品，造成各窗口購買次數相對平均；二是食堂長期開放，已經形成了較好的優勝劣汰機制，窗口分布依照市場規律動態調整。經過實地觀察分析，學生絕不會因為排隊時間長就放棄對美食的追求，食堂經常出現一些窗口大擺長龍，同時個別窗口門可羅雀的情況。因此可以采信第二種可能，即食堂的動態調整，大體符合市場規律。

但是，從以上數據也可以看出個別種類窗口設置存在問題：

首先，干鍋、麻辣燙類窗口及水餃餛飩類窗口存在數量偏多的問題，有供大于求的現象，偏差比分別高達63.67%和68.18%，應當在未來適當減少相關窗口改售其他種類食品。比較可參考的為面條類窗口，經過實地考察，面條類窗口在實際銷售中需要現做現賣，購買人數也往往處于飽和狀態，仍然存在31.11%的正偏差比，說明在本研究模型中現做現賣的窗口確實會存在一定正偏差比。那么干鍋、麻辣燙及水餃混沌類窗口食品制作周期并不比面條類更長，應當將偏差比控制在30%左右。

其次，飲料類窗口偏少，存在供不應求情況，存在-45.14%的偏差比。考慮到部分飲料也是需要現場調配制作的，雖然相對于面條類制作時間短，但比快餐類打飯時間長，售賣窗口偏差比應大于-11.45%且小于31.11%，至少應在目前5個窗口的基礎上增加3個售賣窗口。

根據上述分析可以發現，在計算是否存在售賣窗口與實際銷售嚴重偏差時，對不同食品進行分類分析也很重要。為更快地推導結論，經過總結，可以把上述食品按照制作時效性進行細化分類：及時性、半及時性以及非及時性。現將窗口占比記為R1，消費次數占比記為R2，時效性參數記為C，計算偏差比的公式可以修正為：

經過實地記錄食堂客流與測算，C在及時性、半及時性以及非及時性的取值分別為1.00、1.20、1.39時最能符合實際場景。

表2 修正后變差比

經過修正，可以更準確地反映各窗口設置情況。比如面條窗口僅有5%左右的偏差，與之前提到的實際觀察吻合；再如飲料窗口缺口超過50%，嚴重不足，需要增設，也更能反映實際情況。

結語

本文通過對徐州醫科大學本科生一卡通消費數據的研究，基于大數據建立了食堂餐品分類模型、學生就餐時段模型、學生模型，并結合以上三個模型建立學生食堂就餐消費模型。通過該模型，對數據進行了統計分析，發現食堂需要通過精細化的管理進行及時調整方向。研究下一步將針對學生不同年級、性別分析餐飲習慣及食堂就餐次數，為進一步提供精細服務尋找數據支撐。