蛋糕店、面包店、西饼屋、巧克力店连锁管理系统软件

安仕达蛋糕店连锁系统是国内唯一针对烘焙业提供的信息化解决方案,支持触摸屏POS收银机,有效提高结帐效率,操作简单易学。多样化促销方式及完善的生日蛋糕订货功能,将客户订蛋糕的流程计算机化,避免人工处理的疏失。

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一般面包店多采用传统收款机,遇到销售尖峰时段,经常造成排队结帐,或热卖面包缺货的问题,一到晚上,又常遇到滞销的面包要丢掉的浪费情形,而每日人工现金结帐又花费许多时间,连锁店的老板更是对分店的掌握力不从心。 安仕达蛋糕店连锁系统,为国内唯一针对烘焙业提供的信息化解决方案,支持触摸屏POS收银机,能有有效提高结帐效率,并最佳店面经营档次。操作简单易学,即使新员工也能很快上线作业,而多样化的促销方式也是面对兢争的市场一样有利的器具,完整的生日蛋糕订货功能,将客户订蛋糕的流程计算机化,避免人工处理的疏失,关键分析报表的提供,让企业经营者能快速调整营运方向,提高企业整体效益。

烘培业信息化的效益
提高效率 协助您在客人最多时候,能准确快速的进行各项作业
提升竞争力 面对变化多端的市场,利用弹性的促销组合,快速的变价机制,达到出奇制胜的效果
防止弊端 当您无法亲自管理门市时,透过计算机化可有效管理门市各项流程,避免人为疏失
营运决策辅助 在最短的时间做出最完整的销售分析,才能在关键时刻做出正确的决策
安仕达软件特色
人性化软件功能设计,简单易学。
系统灵活性高,通用性好,可自定义功能键,及小票打印格式,权限设置全面安全。
采用触摸屏方式,优美大方,简化输入,降低错误率,提高工作效率。
采用三层结构,支持WEB远程应用,带宽要求低,总部可随时掌握各连锁店的经营情况。
查询分析功能强大,可即时了解连锁店各方面的最新经营分析结果。
系统使用集中管理机制,所有数据都保存在总部数据库中,各分店的系统维护工作量非常小,培训工作简单,系统容易实施,系统的长期维护成本比较低。
支持加盟店等业务管理,可快速大量扩充门店,做大做强连锁企业。
系统在成熟的超市POS软件基础上扩充,连锁店系统具备各种常用的超市POS功能,前台 POS 系统主要是实现前台的销售及收银管理;后台管理系统实现基本档案管理、采购管理、销售管理、
仓库管理、结算管理、会员管理、系统管理等。
支持商业零售企业运作的各个环节,能够帮助企业完善物流、信息流及资金流的管理、全面降低经营成本。
实行科学合理订货、快捷配送、提高商品的周转率、降低库存,提高资金利用率及工作效率。
功能推荐
支持蛋糕食品生产过程的管理,提供GMP标准的各类报表,帮助企业通过国家食品GMP生产认证。
完善的蛋糕订货/提货管理,让客户订货及预付款管理系统化,便于管理。
支持会员卡管理和老客户管理,系统自动每年提醒老客户(会员)生日蛋糕业务,帮助企业抓住老客户,提高经济效益。
价格及变动迅速、准确,易于打折、特卖等各种促销活动。
会员卡管理功能强大,支持各种会员促销管理方案。
工艺配方管理,帮助企业核算原材料成本耗用情况。
每日门市管理功能,包含收银日志管理,门市收支纪录,天气维护,店长日志,员工上下班打卡,客户投诉处理等功能。
完整的管理报表,提供最客观的决策分析,销售时段分析,特卖品销售分析,贵宾销售统计,商品销售排行榜等等功能。
系统应用成果
协助您在客人最多时候,能准确快速的进行各项作业。
利用弹性的促销组合,各类会员卡促销、特价促销机制提高企业业绩。
透过信息化管理可有效管理门市各项工作流程,避免人为疏失。
在最短的时间做出最完整的销售分析,才能在关键时刻做出正确的决策。
为了完成西饼屋订单关联分析,可以按照以下步骤编写代码: ### 1. 导入必要的库 ```python import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules ``` ### 2. 加载数据 ```python # 加载订单数据 orders = pd.read_csv('breakfast.csv') # 加载面包和饮料数据 bread = pd.read_csv('bread.csv') drinks = pd.read_csv('drink.csv') ``` ### 3. 统计商品的热销情况 ```python # 统计每种商品的销售数量 item_sales = orders['item'].value_counts() print("热销商品统计:") print(item_sales) ``` ### 4. 分析商品结构 ```python # 合并面包和饮料数据 all_items = pd.concat([bread, drinks]) # 统计各类别商品的数量 category_sales = all_items.groupby('category')['name'].count() print("商品结构分析:") print(category_sales) ``` ### 5. 构建购物篮数据 ```python # 将订单数据转换为购物篮格式 basket_data = orders.groupby(['order_id', 'item'])['quantity'].sum().unstack().reset_index().fillna(0).set_index('order_id') # 定义函数将数值转换为布尔值 def encode_units(x): if x <= 0: return False if x >= 1: return True # 应用编码函数 basket_encoded = basket_data.applymap(encode_units) # 转换为列表形式 transaction_list = basket_encoded.reset_index().drop('order_id', axis=1).values.tolist() ``` ### 6. 构建二元矩阵 ```python te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(transaction_list).transform(transaction_list) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) ``` ### 7. 使用Apriori算法进行关联分析 ```python # 找出频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.01, use_colnames=True) # 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1) # 输出结果 print("频繁项集:") print(frequent_itemsets) print("\n关联规则:") print(rules) ``` ### 8. 可视化结果(可选) ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制支持度-置信度图 plt.scatter(rules['support'], rules['confidence'], alpha=0.5) plt.xlabel('Support') plt.ylabel('Confidence') plt.title('Support vs Confidence') plt.show() ``` 以上代码涵盖了从数据加载到关联分析的完整流程。你可以根据实际需要调整参数和输出格式。希望这对你有帮助!
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