电气安全管理系统：架构、技术与智能预警体系
2026/1/16 17:29:22
为你完整设计一个餐厅菜品利润分析系统，结合大数据与智能管理课程的思想，从场景到代码、从模块到文档，全部覆盖。
1. 实际应用场景 & 痛点引入
场景
你是某餐厅的管理者或数据分析师，手头有菜品销售数据（菜品名称、售价、销量）。你想知道：
- 哪些菜品利润最高？
- 哪些菜品虽然销量高但利润低？
- 如何优化菜单结构，提升整体盈利能力？
痛点
- 人工计算每道菜的利润非常繁琐，尤其当菜品数量多时。
- 成本率固定为 40%，但 Excel 公式容易出错。
- 缺乏自动化分析工具，无法快速定位高利润菜品。
2. 核心逻辑讲解
1. 数据获取
- 输入菜品数据（CSV/Excel），字段包括：
"dish_name"（菜品名称）、
"price"（售价）、
"sales"（销量）。
2. 数据清洗
- 确保价格和销量为数值类型，去除无效数据。
3. 利润计算
- 成本 = 价格 × 40%
- 单品利润 = (价格 - 成本) × 销量 = 价格 × 60% × 销量
4. 排序与筛选
- 按单品利润从高到低排序。
- 输出利润最高的菜品。
5. 输出结果
- 打印利润最高的菜品信息。
- 可选：保存结果到 CSV。
3. 代码实现（模块化 + 注释）
目录结构
restaurant_profit_analysis/
├── data/
│ └── dishes.csv
├── output/
├── analysis.py
├── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt
"requirements.txt"
pandas>=1.5.0
"utils.py"（工具函数）
import pandas as pd
def load_dish_data(file_path):
"""
加载菜品 CSV 文件
:param file_path: CSV 文件路径
:return: DataFrame
"""
df = pd.read_csv(file_path)
# 确保价格和销量为数值类型
df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce')
return df
def clean_data(df):
"""
清洗数据：删除价格或销量为空的行
:param df: DataFrame
:return: 清洗后的 DataFrame
"""
return df.dropna(subset=['price', 'sales'])
"analysis.py"（主分析逻辑）
import pandas as pd
from utils import load_dish_data, clean_data
def analyze_profit(file_path):
# 1. 加载数据
df = load_dish_data(file_path)
df = clean_data(df)
# 2. 计算单品利润（成本率 40%）
cost_rate = 0.4
profit_rate = 1 - cost_rate # 利润率 60%
df['profit'] = df['price'] * profit_rate * df['sales']
# 3. 按利润从高到低排序
df_sorted = df.sort_values(by='profit', ascending=False)
# 4. 输出利润最高的菜品
top_dish = df_sorted.iloc[0]
print("利润最高的菜品：")
print(f"名称: {top_dish['dish_name']}")
print(f"售价: {top_dish['price']} 元")
print(f"销量: {top_dish['sales']} 份")
print(f"利润: {top_dish['profit']:.2f} 元")
# 5. 保存所有菜品利润排名
df_sorted.to_csv('../output/profit_ranking.csv', index=False)
print("\n利润排名已保存到 output/profit_ranking.csv")
if __name__ == "__main__":
analyze_profit('../data/dishes.csv')
4.
"README.md"
# 餐厅菜品利润分析系统
## 功能
- 导入菜品数据（名称、价格、销量）
- 计算单品利润（成本率 40%）
- 输出利润最高的菜品
- 保存利润排名到 CSV
## 环境依赖
- Python 3.8+
- pandas
## 安装
bash
pip install -r requirements.txt
## 使用
1. 将菜品数据放入 `data/dishes.csv`，格式如下：
dish_name,price,sales
宫保鸡丁,38,120
鱼香肉丝,32,150
清蒸鲈鱼,68,80
...
2. 运行分析脚本：
bash
python analysis.py
3. 查看终端输出的利润最高菜品，并在 `output/` 目录查看利润排名 CSV 文件。
## 作者
全栈开发工程师 & 技术布道者
5. 核心知识点卡片
知识点 说明
Pandas 数据加载
"pd.read_csv()" 读取 CSV，
"to_numeric" 转换类型
数据清洗
"dropna()" 删除缺失值，保证分析准确性
利润计算公式
"profit = price * (1 - cost_rate) * sales"
排序
"sort_values()" 按利润降序排列
数据保存
"to_csv()" 将结果保存为 CSV
模块化设计 工具函数与主逻辑分离，便于维护
6. 总结
本项目展示了如何用 Python 快速构建一个餐厅菜品利润分析工具，结合了：
- 大数据处理思想（数据清洗、特征计算）
- 智能管理应用（利润分析与决策支持）
- 全栈开发实践（模块化、文档化、可扩展性）
通过这个小项目，你可以：
- 掌握 Pandas 数据处理与分析的核心方法
- 学会定义和计算业务指标（利润）
- 理解如何将原始数据转化为可行动的洞察
- 为后续接入数据库、Web 前端、可视化大屏打下基础
如果你需要，我可以帮你生成一个示例 CSV 菜品数据文件，这样你可以直接运行代码看到效果。
利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我