摘要：随着科技的不断进步，智能化、数字化已经成为企业后勤管理的重要趋势。作为企业运营中不可或缺的一环，食堂采购管理亟待进行数字化转型，以提高采购效率，降低成本，并优化库存。本文主要介绍了一种基于大数据和机器学习的企业智慧后勤食堂采购数据预测及分析模型，并展示其实施后的显著成效。本文旨在明确智慧后勤未来发展方向，并为企业开展智能化管理提供有益借鉴。

　　关键词：企业管理；智慧食堂；采购数据；数据预测与分析模型

　　企业智慧后勤食堂作为企业的重要一环，承担着为员工提供餐饮服务的任务。然而，在食材采购方面，往往存在一些问题，如食材过期浪费、食材供应不足等[1]。因此，建立一个准确的采购数据预测与分析模型，可以一定程度上解决这些问题，提高食堂运营效率和服务质量。

　　一、构建企业智慧后勤食堂采购数据预测与分析模型

　　（一）收集与清洗数据

　　为了保证所构建模型兼具准确性和科学性，在调查期间从食堂2023年12月4号至12月7号果蔬类、水产（鲜活）、水产（冻）、蛋类、禽类、猪肉类、杂粮类7个维度收集数据信息，并对其进行归纳总结。数据清洗的目的是去除异常值、重复值和缺失值，突出数据的准确性和一致性。研究中使用IQR（四分位距）方法检测异常值，对于异常值予以删除或者替换处理。

　　经过细致的数据清洗，成功地移除了原始数据中的重复值与异常值，并妥善处理了缺失值。对于检测到的重复数据记录，全面比较所有行和列，精确地识别并删除冗余信息。在处理缺失值时，采取灵活的策略，如对于某些关键数据，选择删除含有缺失值的行，以确保数据的完整性。而在其他情况下，为了保持数据的连贯性，则使用均值或中位数等方法进行填充。数据清洗完成后，归纳总结数据，计算均值、中位数和标准差等关键统计指标，有助于更好地理解数据的分布情况，为后续数据分析提供有力支持[2]。

　　设原始数据集为X，清洗后的数据集为Y。数据清洗函数f包括异常值处理、重复值处理和缺失值处理3个子函数f1，f2，f3，则数据清洗过程可以表示为：

　　首先，应用异常值处理函数f1，删除或替换异常值；其次，应用重复值处理函数f2，删除重复的数据记录；最后，应用缺失值处理函数f3，删除含有缺失值的行，或用均值、中位数等方法填充缺失值。

　　（二）特征工程

　　经过对所收集数据进行深入探索，本文提取了与采购活动密切相关的实际采购金额、实际采购量、预测采购金额、预测采购量等多个特征，为研究提供了一幅全面的采购图景。本文深入地进行数据探索，以期能够更好地理解采购活动的实际状况，以及预测与实际情况之间的差异，为后续模型构建和分析提供关键要素，以便于科学、准确地解读采购数据背后的深层规律[3]。

　　（三）模型选择与训练

　　随机森林是一个集成的学习方法，它构建并组合了多个决策树输出预测结果，从而减少过拟合的风险并提高预测稳定性。神经网络则模拟人脑神经元的连接方式，利用复杂网络结构学习数据内在规律，尤其擅长处理非线性关系。为了保证模型的最佳性能，研究采用交叉验证方法进行参数优化，旨在有效地评估模型在不同数据集上的性能，并选择最佳的参数组合[4]。经过参数优化后，构建基于随机森林和神经网络的预测模型。

　　设数据集为D，预测目标为T，随机森林模型为RF，神经网络模型为NN，参数优化过程为OPT，交叉验证为CV。可以用以下函数关系式表示整个模型的构建和分析过程：

　　RF_model表示经过参数优化后的随机森林模型，使用交叉验证（CV）对随机森林（RF）的参数进行优化（OPT），然后将优化后的参数应用于数据集D和预测目标T构建模型。

　　类似地，NN_model表示经过参数优化后的神经网络模型，使用相同的交叉验证和参数优化过程来确定神经网络的最佳参数，并利用参数构建模型[5]。

　　二、企业智慧后勤食堂采购数据预测与分析模型实施成果

　　（一）降低采购成本

　　在企业食堂4天的采购过程中，对多个品类进行预测和实际采购，对比预测数据和实际数据，可以清晰地看到预测采购与实际采购之间的差异。这种差异体现在采购金额和采购量上（详见表1）。

　　引入数据分析模型后，食堂的采购成本显著降低。具体表现为：第一，模型能够准确地估计未来的需求，从而避免出现过量采购或库存积压的情况，减少资金的占用，并降低存储和损耗成本。第二，对价格的精准预测，使食堂在采购时能够把握更有利的价格窗口，进一步降低采购成本。第三，数据分析模型还可以帮助食堂识别出采购过程中的一些不规律性和潜在的风险点，使食堂能够及时调整采购策略，与供应商进行更有针对性地进行谈判。

　　从实际操作的数据中可以看出，经过模型优化后的采购金额普遍低于实际采购金额，这意味着食堂在保证供应的同时，还可以实现成本的降低。

　　（二）提高采购效率

　　在企业运营中，采购作为供应链管理的核心环节，其效率的高低直接影响企业的运营成本和市场竞争力。结合表1数据，对比预测采购时间和实际采购时间。数据显示，大部分品类的实际采购时间与预测时间十分接近，这反映出采购团队在执行上具有一定的准确性。但同时，笔者也注意到有部分品类存在明显的延迟。例如，某些果蔬类和猪肉类的实际采购时间晚于预测时间，这种延迟会导致供应链的中断，影响后续的销售和客户满意度[6]。经过深入了解，这些延迟与供应商的响应速度、物流效率及内部审批流程有关。为了解决上述问题，需要调整现有的采购策略，如提前与供应商沟通、优化物流环节或简化内部的审批流程。在金额方面，实际采购金额与预测金额之间也存在一定的差异。某些品类，如猪肉类和果蔬类的实际采购金额超过预测金额，而杂粮类则低于预测。这种差异由多种原因造成，包括但不限于市场价格波动、需求预测的不准确以及供应商的价格策略调整。除了时间和金额的差异外，笔者还注意到实际采购量与预测采购量之间的不匹配。例如，猪肉类和禽类的实际采购量超出了预测量，而水产（冻）则低于预测。这种差异会导致库存积压或者供应不足，对企业的运营效率和客户满意度产生不利影响[7]。

　　（三）基于需求预测模型的食堂采购优化策略为了解决上述问题，笔者提出以下优化策略：

　　第一，引入更先进的需求预测模型。这不仅要基于历史销售数据，还要结合季节性变化、市场趋势等因素，准确地预测未来的市场需求。这样，采购团队在制定采购计划时才能获得更可靠的数据依据，同时，加强与供应商的合作关系也非常重要。

　　第二，确保供货的及时性和稳定性，避免因为供应商的问题导致采购延迟。同时，定期对供应商进行评估和调整，引入更多优质供应商，降低采购风险，并实时更新价格信息[8]。

　　第三，建立价格监测系统，实时追踪市场价格变化，确保采购价格的合理性。这不仅降低了采购成本，还能避免因为价格波动而导致的库存损失。加强采购团队的数据分析能力培训，只有当团队能够熟练地运用数据工具进行采购决策时，采购效率和准确性才能得到真正提升[9]。

　　三、结语

　　综上所述，数据分析模型在企业采购管理中的应用不仅提高了采购效率，还显著降低了采购成本。这对于企业的长期稳定运营至关重要，同时也证明了数据分析在现代企业管理中的巨大潜力。希望通过本文的研究，可以为企业采购管理提供有益的参考与借鉴。

　　参考文献

　　[1]律鹏，翟潇，张文强.日利润预测数据模型的建设思路探讨——以JT集团为例[J].中国管理信息化，2023，26（6）：94-96.

　　[2]陈世楼，洪松琛，孙鹏.基于历史数据分析的采购策略智能推荐模型研究[J].企业改革与管理，2021，10（9）：7-8.

　　[3]张晶，魏爽，叶龙祥，等.企业采购成本数据分析与控制[J].数字技术与应用，2021，39（4）：198-200.

　　[4]郑雪.商业数据库“指标评估体系+AHP”采购模型研究[J].内蒙古科技与经济，2021（20）：83-85.

　　[5]陈杨，潘杰.基于双断点回归分析的取消耗材加成与带量采购政策对患者住院费用的影响研究[J].现代预防医学，2023，50（16）：3000-3005，3011.

　　[6]陈颖达，段艳艳，刘向坤，等.量化模型科学经济效益评价，管理会计助力科技成果转化——科技成果经济效益评价模型的研究及应用[J].创新世界周刊，2021（12）：40-43.

　　[7]李蕴哲，董鹏，叶卫民，等.基于动态演化博弈的装备采购模型仿真研究[J].计算机科学，2023，50（11）：979-988.

　　[8]李雨田，宋昊澄，陈卫卫，等.基于数据挖掘的政府采购方案评价模型[J].微型电脑应用，2021，37（4）：14-17.

　　[9]莫满军，孙霞，李向敏.基于物资采购领域违规行为数据特征的审计分析模型构建[J].中国审计，2023（4）：65-67.