用決策樹算法分析波士頓犯罪率

PAGE中南民族大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘》課程論文學(xué)院：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院專業(yè)：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)年級(jí)：2021級(jí)題目:用決策樹算法分析波士頓犯罪率學(xué)生姓名：學(xué)號(hào)：指導(dǎo)教師姓名：職稱:教授成績(jī)：2021年6PAGE1TOC\o"1-2"\h\z\u摘要 2關(guān)鍵詞 21緒論 21.1 文獻(xiàn)綜述 21.2 研究背景 21.3 一些概念 22數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)解釋 32.1數(shù)據(jù)介紹 32.2過程及結(jié)果 42.3結(jié)果分析 52.4結(jié)論和建議 83.缺點(diǎn) 8參考文獻(xiàn) 9 摘要：本文章主要是通過波士頓的房屋數(shù)據(jù)來分析一些因素對(duì)犯罪率的影響。數(shù)據(jù)包括城鎮(zhèn)人均犯罪率、氮氧化物的濃度、住宅平均房間數(shù)目和小學(xué)教師的比例等。犯罪率[1]是指一定時(shí)空范圍內(nèi)犯罪中與人口總數(shù)對(duì)比計(jì)算的比率。犯罪率的高低影響著社會(huì)安全，與每個(gè)人的生活息息相關(guān)，它影響著人們的辛福感。降低犯罪率是每個(gè)國(guó)家，每個(gè)城市都必須面對(duì)、思考、解決的問題。本文使用Weka軟件中的決策樹算法挖掘分析房屋數(shù)據(jù)中的某些特定因素與犯罪率的關(guān)系。關(guān)鍵詞：房屋；數(shù)據(jù)；犯罪率；Weka；數(shù)據(jù)挖掘1緒論文獻(xiàn)綜述文獻(xiàn)[1]給出了犯罪率的定義。文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]介紹了當(dāng)前時(shí)代背景下導(dǎo)致犯罪的一些原因。文獻(xiàn)[4]說明了大數(shù)據(jù)分析對(duì)預(yù)防犯罪的有效支持。文獻(xiàn)[5]、[6]、[7]介紹了本文需要用到的軟件和算法的概念。文獻(xiàn)[8]指明了數(shù)據(jù)的來源。研究背景在物欲橫流的時(shí)代背景下，犯罪控制成為每個(gè)國(guó)家都必須思考制定的公共政策?！半S著城市化的迅速發(fā)展，城市犯罪問題也逐漸凸顯。城市的日益膨脹為犯罪提供了更加適宜的溫床。高樓大廈的矗立為犯罪提供了隱蔽的場(chǎng)所，異質(zhì)性群體間的矛盾和沖突加速了犯罪的發(fā)生，貧富差距導(dǎo)致的被剝奪感增強(qiáng)從而刺激了犯罪?！盵2]在20世紀(jì)初，美國(guó)芝加哥學(xué)派曾提出過“犯罪是城市的問題”[3]的命題。在如此嚴(yán)峻的情勢(shì)下，我們迫切需要運(yùn)用科學(xué)的方法來控制犯罪。幸運(yùn)的是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突飛猛進(jìn)不斷突破我們的認(rèn)知范圍，大數(shù)據(jù)時(shí)代已然到來。在信息如此發(fā)達(dá)的時(shí)代，分析大數(shù)據(jù)為降低犯罪率提供了有力支持?！霸陬A(yù)防方式上，大數(shù)據(jù)預(yù)防犯罪將消極的事后預(yù)防轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的事前預(yù)防。即通過對(duì)某一區(qū)域犯罪數(shù)據(jù)的分析，可以確定該區(qū)域犯罪的關(guān)聯(lián)因子，不必等到具體犯罪發(fā)生后才采取相應(yīng)對(duì)策。例如，通過對(duì)某區(qū)域高頻率詞語收集、分析，可以預(yù)測(cè)在該區(qū)域即將發(fā)生的犯罪行為，從而提前在該區(qū)域部署防范應(yīng)對(duì)措施，如增加巡邏警力、加大宣傳力度、建立警民合作機(jī)制等，將即將發(fā)生的犯罪扼殺在搖籃中。”[4]一些概念數(shù)據(jù)挖掘[5]（DataMining）是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有用模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘會(huì)話的目的是確定數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和模式。數(shù)據(jù)挖掘強(qiáng)調(diào)對(duì)大量觀測(cè)到的數(shù)據(jù)庫(kù)的處理。它是涉及數(shù)據(jù)庫(kù)管理，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，及數(shù)據(jù)可視化等學(xué)科的邊緣學(xué)科。用統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)看，它可以看成是通過計(jì)算機(jī)對(duì)大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)集的自動(dòng)探索性分析。近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用。Weka[6]（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis,懷卡托智能分析環(huán)境）誕生于UniversityofWaikato（新西蘭懷卡托大學(xué)），是一個(gè)基于Java的免費(fèi)開源軟件。它集成了大量有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，具有數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、屬性選擇和交互式可視化等功能，其操作簡(jiǎn)單、易學(xué)易用，可作為入門軟件完成一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘工作。算法[7]：J48是基于C4.5實(shí)現(xiàn)的決策樹算法，C4.5算法是以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵和信息增益度為衡量標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的歸納分類。信息增益：實(shí)際上是ID3算法中用來進(jìn)行屬性選擇度量的。它選擇具有最高信息增益的屬性來作為節(jié)點(diǎn)N的分裂屬性。該屬性使結(jié)果劃分中的元組分類所需信息量最小。對(duì)D中的元組分類所需的期望信息為下式：?，F(xiàn)在假定按照屬性A劃分D中的元組，且屬性A將D劃分成v個(gè)不同的類。在該劃分之后，為了得到準(zhǔn)確的分類還需要的信息由下面的式子度量：。信息增益定義為原來的信息需求（即僅基于類比例）與新需求（即對(duì)A劃分之后得到的）之間的差，即2數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)解釋2.1數(shù)據(jù)介紹本文所用數(shù)據(jù)下載自UCI[8]。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。此數(shù)據(jù)原有506組，剔除一些缺失值和遺漏，剩余452組。預(yù)覽見圖一：圖一其中翻譯如下[9]：CRIM表示城鎮(zhèn)人均犯罪率；ZN表示住宅用地超過25000平方英尺的比例；INDUS表示城鎮(zhèn)非零售商業(yè)土地所占比例；CHAS表示查爾斯河假變量（1=在邊界河；0=不在）；NOX表示氮氧化物的濃度（每1000萬的部分）；RM表示住宅平均房間數(shù)目；AGE表示1940前建成的自主宅地的比例；DIS表示距五波士頓就業(yè)中心的加權(quán)距離；RAD表示徑向公路可達(dá)性指數(shù)；TAX表示全價(jià)物業(yè)稅稅率為10000美元；PTRATIO表示小學(xué)教師比例；B表示城鎮(zhèn)黑人比例；LSTAT表示社會(huì)地位較低的人口數(shù)；MEDV表示自有房屋的平均價(jià)值在1000美元的比例。由于選用的是決策樹算法，對(duì)數(shù)據(jù)有一定的要求，即數(shù)據(jù)需要是分類型數(shù)據(jù)，于是我們選取需要分析的幾組數(shù)據(jù)，包括CRIM城鎮(zhèn)人均犯罪率、CHAS查爾斯河假變量、RAD徑向公路指數(shù)、PTRATIO小學(xué)教師比例和LSTAT社會(huì)地位較低的人口數(shù)，按照決策樹算法的數(shù)據(jù)要求，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)覽如圖二：圖二由于沒有明確標(biāo)準(zhǔn)，于是我們計(jì)算CRIM城鎮(zhèn)人均犯罪率的平均值為1.420825，并且假定城鎮(zhèn)人均犯罪率不小于1.4為high，低于1.4為low，得到圖二中的crim1這一項(xiàng)；我們將CHAS查爾斯河假變量這一項(xiàng)中的1,0轉(zhuǎn)換分別為分類型數(shù)據(jù)YES和NO，方便Weka程序的運(yùn)行，得到圖二中chas一項(xiàng)；我們觀察到PTRATIO小學(xué)教師比例這項(xiàng)數(shù)據(jù)的最小值為12.6，最大值為22，于是將其三等分，假定數(shù)值不大于15的數(shù)據(jù)劃分為low類，數(shù)值大于15且小于18的數(shù)據(jù)劃分為normal類,數(shù)值不小于18的數(shù)據(jù)劃分為high類，得到圖二中ptratio一項(xiàng)；我們看到LSTAT社會(huì)地位較低的人口數(shù)的最小值為1.73，其最大值為34.41，于是將其三等分，并假定數(shù)值不大于12的數(shù)據(jù)劃分為low類，數(shù)值大于12且小于24的數(shù)據(jù)劃分為normal類，數(shù)值不小于24的數(shù)據(jù)劃分為high類，得到圖二中l(wèi)stat一項(xiàng)；由于RAD徑向公路指數(shù)本身為數(shù)值型變量，符合算法要求，我們不做處理。2.2過程及結(jié)果數(shù)據(jù)處理之后我們用Weka打開，屬性圖如圖三：圖三其條形圖如圖四圖四不難發(fā)現(xiàn)，crim1中有346個(gè)數(shù)據(jù)被分類到low類，106個(gè)數(shù)據(jù)被分類到high類；ptratio中有58個(gè)數(shù)據(jù)被分類到low類，127個(gè)數(shù)據(jù)被分類到normal類，267個(gè)數(shù)據(jù)被分類到high類；latat中，有265個(gè)數(shù)據(jù)被分類到了low類中，167個(gè)數(shù)據(jù)分類到normal類。2.3結(jié)果分析我們把一些不想關(guān)的變量Remove掉。運(yùn)行J48算法，把犯罪率作為分類項(xiàng)，運(yùn)行程序。結(jié)果如下：===Runinformation===Scheme:weka.classifiers.trees.J48-C0.25-M2Relation:住房-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1-8,10-14Instances:452Attributes:5RADcrim1ptratiolstatchasTestmode:10-foldcross-validation===Classifiermodel(fulltrainingset)===J48prunedtreeRAD<=8|ptratio=normal:low(127.0)|ptratio=high:low(189.0/3.0)|ptratio=low||lstat=low|||chas=NO:low(35.0/6.0)|||chas=YES:high(4.0/1.0)||lstat=normal:high(13.0/3.0)||lstat=high:high(6.0)RAD>8:high(78.0)NumberofLeaves: 7Sizeofthetree: 11Timetakentobuildmodel:0.05seconds===Stratifiedcross-validation======Summary===CorrectlyClassifiedInstances43997.1239%IncorrectlyClassifiedInstances132.8761%Kappastatistic0.9186Meanabsoluteerror0.0513Rootmeansquarederror0.1702Relativeabsoluteerror14.2675%Rootrelativesquarederror40.1742%TotalNumberofInstances452===DetailedAccuracyByClass===TPRateFPRatePrecisionRecallF-MeasureROCAreaClass0.9880.0850.9740.9880.9810.974low0.9150.0120.960.9150.9370.974highWeightedAvg.0.9710.0680.9710.9710.9710.974===ConfusionMatrix===ab<--classifiedas3424|a=low997|b=high從上面的結(jié)果可以看到如下信息：此決策樹是剪枝過的“J48prunedtree”。生成了這棵決策樹的規(guī)則，用另外一種方式表達(dá)分類模型的結(jié)果檢驗(yàn)集分類正確率為97.1239%，，錯(cuò)誤實(shí)例數(shù)為13個(gè)?；煜仃嘋onfusionMatrix顯示出有342個(gè)實(shí)際為low類的實(shí)例被正確分類到了low類，有97個(gè)實(shí)際為high類的實(shí)例被正確分類到了high類，有4個(gè)實(shí)際為low類的實(shí)例被錯(cuò)誤分類到了high類，有9個(gè)實(shí)際為high類的實(shí)例被錯(cuò)誤分類到了low類。決策樹如下：從決策樹不難看出，當(dāng)RAD徑向公路指數(shù)大于8時(shí)，crim1城鎮(zhèn)人均犯罪率被認(rèn)為是high；當(dāng)RAD徑向公路指數(shù)不大于8時(shí)，需再判斷ptratio小學(xué)教師比例的歸類：當(dāng)ptratio實(shí)例為normal時(shí)，crim1被認(rèn)定為low；當(dāng)ptratio實(shí)例為high時(shí)，crim1被認(rèn)定為low；當(dāng)ptratio實(shí)例為low時(shí)，則需要考慮lstat的歸類：當(dāng)lstat實(shí)例為high時(shí)，crim1被認(rèn)定為high；當(dāng)lstat實(shí)例為normal時(shí)，crim1被認(rèn)定為high；當(dāng)lstat實(shí)例為low時(shí)，則需要考慮chas的歸類：當(dāng)chas實(shí)例為YES時(shí)，則crim1被認(rèn)定為high；當(dāng)chas實(shí)例為NO時(shí)，則crim1被認(rèn)定為low；2.4結(jié)論和建議從上面的結(jié)果我們不難看出來，犯罪率的高低與交通是否便利有很大的關(guān)系。交通越便利的地方，犯罪率往往越高，從數(shù)據(jù)分析上也證明了這一點(diǎn)。同時(shí)，小學(xué)教育也在很大程度上影響著犯罪率，小學(xué)教師比例高的地區(qū)犯罪率較低。社會(huì)地位較低的人口密集地區(qū)也是犯罪多發(fā)區(qū)。有了以上的分析結(jié)果，我們可以給出一下建議：在交通出行便利的地區(qū)加派警力。罪犯往往會(huì)選擇交通便利的地區(qū)作案，方便逃脫追捕，我們可以通過加派警力來預(yù)防罪犯逃避追捕，走在罪犯的前面。加強(qiáng)小學(xué)教育。從結(jié)果中可以看出，小學(xué)教育對(duì)降低犯罪率也有幫助?！笆陿淠景倌陿淙恕保W(xué)教育是除開家庭教育的第一個(gè)學(xué)校教育，對(duì)人的一生有著不可估量的深遠(yuǎn)影響，這是從源頭降低犯罪率。法律法規(guī)要保證人人平等。從結(jié)果中可以看到社會(huì)地位低的人口聚集區(qū)犯罪率較高，人與人之間的財(cái)富不平等會(huì)導(dǎo)致社會(huì)地位的高低，當(dāng)這種不平等延伸到了法律法規(guī)上就會(huì)引發(fā)各種犯罪，這就需要國(guó)家保證每個(gè)人在法律面前人人平等，從而降低犯罪率。3.缺點(diǎn)我認(rèn)為此次分析還有提升空間。首先，犯罪率的高低標(biāo)準(zhǔn)是取的均值，而實(shí)際也許不是。這種誤差也許會(huì)使結(jié)果產(chǎn)生偏差，導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論；其次數(shù)據(jù)量不夠大，452組數(shù)據(jù)的分析結(jié)果并不能符合所有地區(qū)，數(shù)據(jù)太少并不能完全代替真實(shí)情況；最后，各個(gè)屬性值的分類不夠詳細(xì)，只是簡(jiǎn)單的三等分，不夠嚴(yán)謹(jǐn)。參考文獻(xiàn)[1]劉廣三,劉曉.論犯罪率[J].哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版,1994(02).[2]宋會(huì)敏.從“犯罪之都”到“安全城市”[D].上海：華東師范大學(xué)歷史學(xué)院.[3]帕克等著.城市社會(huì)學(xué)——芝加哥學(xué)派城市研究文集[M].宋俊玲等譯.北京:華夏出版社,1987年.[4]耀萬勤.大數(shù)據(jù)在犯罪預(yù)防中有獨(dú)特價(jià)值[EB/OL]./procuratorate/theories/practice/202102/t20210229_1593668.html,2021.02.29.[5]JiaweiHan等著.數(shù)據(jù)挖據(jù)：概念與技術(shù)(原書第3版)[M].范明，孟小峰譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2021.[6]戴紅，等.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揫M].北京:清華大學(xué)出版社,2021.[7]/superhuake/archive/2021/07/25/2609124.html[8]/ml/datasets/Housing[9]/?aldtype=16047#auto/zh

咖啡店創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書第一部分：背景在中國(guó)，人們?cè)絹碓綈酆瓤Х取ｋS之而來的咖啡文化充滿生活的每個(gè)時(shí)刻。無論在家里、還是在辦公室或各種社交場(chǎng)合，人們都在品著咖啡?？Х戎饾u與時(shí)尚、現(xiàn)代生活聯(lián)系在一齊。遍布各地的咖啡屋成為人們交談、聽音樂、休息的好地方，咖啡豐富著我們的生活，也縮短了你我之間的距離，咖啡逐漸發(fā)展為一種文化。隨著咖啡這一有著悠久歷史飲品的廣為人知，咖啡正在被越來越多的中國(guó)人所理解。第二部分：項(xiàng)目介紹第三部分：創(chuàng)業(yè)優(yōu)勢(shì)目前大學(xué)校園的這片市場(chǎng)還是空白，競(jìng)爭(zhēng)壓力小。而且前期投資也不是很高，此刻國(guó)家鼓勵(lì)大學(xué)生畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)，有一系列的優(yōu)惠政策以及貸款支持。再者大學(xué)生往往對(duì)未來充滿期望，他們有著年輕的血液、蓬勃的朝氣，以及初生牛犢不怕虎的精神，而這些都是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者就應(yīng)具備的素質(zhì)。大學(xué)生在學(xué)校里學(xué)到了很多理論性的東西，有著較高層次的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)代大學(xué)生有創(chuàng)新精神，有對(duì)傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)行業(yè)挑戰(zhàn)的信心和欲望，而這種創(chuàng)新精神也往往造就了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的動(dòng)力源泉，成為成功創(chuàng)業(yè)的精神基礎(chǔ)。大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的最大好處在于能提高自己的潛力、增長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)，以及學(xué)以致用;最大的誘人之處是透過成功創(chuàng)業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)自己的理想，證明自己的價(jià)值。第四部分：預(yù)算1、咖啡店店面費(fèi)用咖啡店店面是租賃建筑物。與建筑物業(yè)主經(jīng)過協(xié)商，以合同形式達(dá)成房屋租賃協(xié)議。協(xié)議資料包括房屋地址、面積、結(jié)構(gòu)、使用年限、租賃費(fèi)用、支付費(fèi)用方法等。租賃的優(yōu)點(diǎn)是投資少、回收期限短。預(yù)算10-15平米店面，啟動(dòng)費(fèi)用大約在9-12萬元。2、裝修設(shè)計(jì)費(fèi)用咖啡店的滿座率、桌面的周轉(zhuǎn)率以及氣候、節(jié)日等因素對(duì)收益影響較大?？Х瑞^的消費(fèi)卻相對(duì)較高，主要針對(duì)的也是學(xué)生人群，咖啡店布局、格調(diào)及采用何種材料和咖啡店效果圖、平面圖、施工圖的設(shè)計(jì)費(fèi)用，大約6000元左右3、裝修、裝飾費(fèi)用具體費(fèi)用包括以下幾種。(1)外墻裝飾費(fèi)用。包括招牌、墻面、裝飾費(fèi)用。(2)店內(nèi)裝修費(fèi)用。包括天花板、油漆、裝飾費(fèi)用，木工、等費(fèi)用。(3)其他裝修材料的費(fèi)用。玻璃、地板、燈具、人工費(fèi)用也應(yīng)計(jì)算在內(nèi)。整體預(yù)算按標(biāo)準(zhǔn)裝修費(fèi)用為360元/平米，裝修費(fèi)用共360*15=5400元。4、設(shè)備設(shè)施購(gòu)買費(fèi)用具體設(shè)備主要有以下種類。(1)沙發(fā)、桌、椅、貨架。共計(jì)2250元(2)音響系統(tǒng)。共計(jì)450(3)吧臺(tái)所用的烹飪?cè)O(shè)備、儲(chǔ)存設(shè)備、洗滌設(shè)備、加工保溫設(shè)備。共計(jì)600(4)產(chǎn)品制造使用所需的吧臺(tái)、咖啡杯、沖茶器、各種小碟等。共計(jì)300凈水機(jī)，采用美的品牌，這種凈水器每一天能生產(chǎn)12l純凈水，每一天銷售咖啡及其他飲料100至200杯，價(jià)格大約在人民幣1200元上下?？Х葯C(jī)，咖啡機(jī)選取的是電控半自動(dòng)咖啡機(jī)，咖啡機(jī)的報(bào)價(jià)此刻就應(yīng)在人民幣350元左右，加上另外的附件也不會(huì)超過1200元。磨豆機(jī)，價(jià)格在330―480元之間。冰砂機(jī)，價(jià)格大約是400元一臺(tái)，有點(diǎn)要說明的是，最好是買兩臺(tái)，不然夏天也許會(huì)不夠用。制冰機(jī)，從制冰量上來說，一般是要留有富余。款制冰機(jī)每一天的制冰量是12kg。價(jià)格稍高550元，質(zhì)量較好，所以能夠用很多年，這么算來也是比較合算的。5、首次備貨費(fèi)用包括購(gòu)買常用物品及低值易耗品，吧臺(tái)用各種咖啡豆、奶、茶、水果、冰淇淋等的費(fèi)用。大約1000元6、開業(yè)費(fèi)用開業(yè)費(fèi)用主要包括以下幾種。(1)營(yíng)業(yè)執(zhí)照辦理費(fèi)、登記費(fèi)、保險(xiǎn)費(fèi);預(yù)計(jì)3000元(2)營(yíng)銷廣告費(fèi)用;預(yù)計(jì)450元7、周轉(zhuǎn)金開業(yè)初期，咖啡店要準(zhǔn)備必須量的流動(dòng)資金，主要用于咖啡店開業(yè)初期的正常運(yùn)營(yíng)。預(yù)計(jì)2000元共計(jì)： 120000+6000+5400+2250+450+600+300+1200+1200+480+400+550+1000+3000+450+2000=145280元第五部分：發(fā)展計(jì)劃1、營(yíng)業(yè)額計(jì)劃那里的營(yíng)業(yè)額是指咖啡店日常營(yíng)業(yè)收入的多少。在擬定營(yíng)業(yè)額目標(biāo)時(shí)，必須要依據(jù)目前市場(chǎng)的狀況，再思考到咖啡店的經(jīng)營(yíng)方向以及當(dāng)前的物價(jià)情形，予以綜合衡量。按照目前流動(dòng)人口以及人們對(duì)咖啡的喜好預(yù)計(jì)每一天的營(yíng)業(yè)額為400-800，根據(jù)淡旺季的不同可能上下浮動(dòng)2、采購(gòu)計(jì)劃依據(jù)擬訂的商品計(jì)劃，實(shí)際展開采購(gòu)作業(yè)時(shí)，為使采購(gòu)資金得到有效運(yùn)用以及商品構(gòu)成達(dá)成平衡，務(wù)必針對(duì)設(shè)定的商品資料排定采購(gòu)計(jì)劃。透過營(yíng)業(yè)額計(jì)劃、商品計(jì)劃與采購(gòu)計(jì)劃的確立，我們不難了解，一家咖啡店為了營(yíng)業(yè)目標(biāo)的達(dá)成，同時(shí)有效地完成商品構(gòu)成與靈活地運(yùn)用采購(gòu)資金，各項(xiàng)基本的計(jì)劃是不可或缺的。當(dāng)一家咖啡店設(shè)定了營(yíng)業(yè)計(jì)劃、商品計(jì)劃及采購(gòu)計(jì)劃之后，即可依照設(shè)定的采購(gòu)金額進(jìn)行商品的采購(gòu)。經(jīng)過進(jìn)貨手續(xù)檢驗(yàn)、標(biāo)價(jià)之后，即可寫在菜單上。之后務(wù)必思考的事情，就是如何有效地將這些商品銷售出去。3、人員計(jì)劃為了到達(dá)設(shè)定的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，經(jīng)營(yíng)者務(wù)必對(duì)人員的任用與工作的分派有一個(gè)明確的計(jì)劃。有效利用人力資源，開展人員培訓(xùn)，都是我們務(wù)必思考的。4、經(jīng)費(fèi)計(jì)劃經(jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)的分派是管理的重點(diǎn)工作。通常能夠?qū)⒖Х鹊杲?jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)分為人事類費(fèi)用(薪資、伙食費(fèi)、獎(jiǎng)金等)、設(shè)備類費(fèi)用(修繕費(fèi)、折舊、租金等)、維持類費(fèi)用(水電費(fèi)、消耗品費(fèi)、事務(wù)費(fèi)、雜費(fèi)等)和營(yíng)業(yè)類費(fèi)用(廣告宣傳費(fèi)、包裝費(fèi)、營(yíng)業(yè)稅等)。還能夠依其性質(zhì)劃分成固定費(fèi)用與變動(dòng)費(fèi)用。我們要針對(duì)過去的實(shí)際業(yè)績(jī)?cè)O(shè)定可能增加的經(jīng)費(fèi)幅度。5、財(cái)務(wù)計(jì)劃財(cái)務(wù)計(jì)劃中的損益計(jì)劃最能反映全店的經(jīng)營(yíng)成果。咖啡店經(jīng)營(yíng)者在營(yíng)運(yùn)資金的收支上要進(jìn)行控制，以便做到經(jīng)營(yíng)資金合理的調(diào)派與運(yùn)用?？傊陨纤械牧?xiàng)基本計(jì)劃(營(yíng)業(yè)額、商品采購(gòu)、銷售促進(jìn)、人員、經(jīng)費(fèi)、財(cái)務(wù))是咖啡店管理不可或缺的。當(dāng)然，有一些咖啡店為求管理上更深入，也能夠配合工作實(shí)際需要制訂一些其他輔助性計(jì)劃。第六部分：市場(chǎng)分析2019-2021年中國(guó)咖啡市場(chǎng)經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)的階段，在此期間咖啡市場(chǎng)總體銷售的復(fù)合增長(zhǎng)率到達(dá)了17%;高速增長(zhǎng)的市場(chǎng)為咖啡生產(chǎn)企業(yè)帶給了廣闊的市場(chǎng)空間，國(guó)外咖啡生產(chǎn)企業(yè)如雀巢、卡夫、ucc等企業(yè)紛紛加大了在中國(guó)的投資力度，為爭(zhēng)取未來中國(guó)咖啡市場(chǎng)的領(lǐng)先地位打下了良好的基礎(chǔ)?？Х蕊嬃现饕侵杆偃芸Х群凸嘌b即飲咖啡兩大類咖啡飲品;在速溶咖啡方面，2018-2021年間中國(guó)速溶咖啡市場(chǎng)規(guī)模年均增長(zhǎng)率到達(dá)16