一、项目背景       在“互联网+”背景下，餐饮企业的经营方式发生了很大的变革：团购和O2O拓宽了销售渠道，微博、微信等社交网络加强了企业与消费者、消费者与消费者之间的沟通，电子点餐、店内WIFI等信息技术提升了服务水平，大数据、私人定制更好地满足了细分市场的需求等。本案例基于某餐饮企业的客户用餐数据进行分析和处理，并构建模型对营业额进行预测和客户价值分析等操作。   二、项目目标       1. 精准预测企业营业额，从而快速调整运营方案。       2. 研究不同顾客的喜爱情况，完善餐饮系统并提供个性化推荐服务，提高用户体验。       3. 分析不同类型客户的客户价值，制定合理的营销策略，吸引新客户的同时尽量保留老客户。   三、实现工具       Python3：Pandas、Matplotlib、sklearn等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

（2）分析线上课程的受欢迎程度，构建课程智能推荐模型，为教育平台的线上推荐服务提供策略。  

一、课程简介       某电影网站拥有可观的电影资源和用户数，通过各个用户对各个电影的评分，汇总得到了海量的用户-电影-评分数据，对该电影网站的推荐系统根据那几部电影的评分，要预测出在该网站的电影资源库中，有哪些电影推荐，根据观影习惯和用户的一个个人信息，预测该网站用户库中，哪些人的兴趣爱好是差不多的，并推荐。      本案例的主要分析目标如下。      （1）构建ALS算法进行电影推荐。   二、技术点       电影推荐；ALS；Spark MLib。   三、建议前置课程 Spark大数据技术基础

陇东学院人工智能考试卷