基于DFM模型的高校学生食堂消费行为深度分析

"基于DFM模型的学生消费行为分析1"这篇文章聚焦于国内某高校的校园一卡通系统运行数据，旨在通过数学建模方法深入理解学生的消费行为。研究的核心问题是通过对一个月的消费记录进行预处理和详细分析，探索学生在校园内的餐饮消费模式。 首先，研究者关注的是学生的餐饮习惯，通过对早午晚各食堂就餐人次的可视化分析，揭示了学生们在不同时间段对食堂选择的偏好，有助于食堂管理者优化排班和菜品供应。例如，发现第一食堂需要改进，可能需要调整价格策略、丰富菜式或者提升就餐环境以吸引更多学生。 其次，文章还探讨了工作日与休息日就餐人数的变化趋势及其高峰期的差异，这对于理解学生的生活节奏和需求变化至关重要。研究发现，食堂在工作日和休息日的高峰期有所不同，这可能提示学校在假期期间需要对就餐策略进行相应调整。 接着，作者利用Pearson线性相关系数分析了食堂餐费与就餐人数的关系，结果显示两者存在明显的负相关性，即餐费越高，就餐人数可能相对较少。这一发现对于食堂定价策略和成本控制具有实际指导意义。 此外，特定食堂如第二和第五食堂的午餐表现较好，可能存在供不应求的情况，可以通过增设窗口来缓解就餐压力。而早餐方面，第三和第四食堂的冷清则提出了减少窗口数量或取消早餐服务的建议。 该研究通过DFM模型（数据挖掘与分析模型）构建了一个实用的消费行为分析框架，为学校改进服务、优化食堂运营以及制定决策提供了有力的数据支持。