Skip to content

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Анализ операционной эффективности ресторана «Искусство»

Период данных: январь 2026 — май 2026 (брони), ноябрь 2024 — май 2026 (персонал)
Инструменты: Python, pandas, matplotlib, pdfplumber, Jupyter Notebook
Данные: реальные операционные данные ресторана (анонимизированы)

🔗 Посмотреть notebooks онлайн (без скачивания): 1. Брони · 2. Персонал · 3. Ревизия

Как запустить

git clone https://github.com/sanykiv/restaurant-analysis.git
cd restaurant-analysis
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook          # открой 01_bookings / 02_staff / 03_inventory

Цель проекта

Выявить закономерности в работе ресторана на основе реальных данных:

  • найти пиковые часы загрузки;
  • проблемные позиции в ревизии;
  • неэффективные смены персонала;
  • перевести операционные данные в конкретные бизнес-выводы.

1. Анализ броней (1 414 записей)

Данные: два Excel-файла с ручным ведением броней, январь–май, 2026

Ключевые находки:

  • Пятница — абсолютный пик (356 броней), в 3.5 раза больше вторника
  • Пик прихода гостей: 20:00–21:00
  • Самые горячие слоты: Пт 20:00 (47 броней), Сб 20:00 (40), Пт 19:00 (35)
  • Воскресенье активно с 16:00 — гости приходят раньше чем в другие дни
  • Неявки: 38 из 1 414 броней (2.7%) — хороший показатель
  • Средний размер компании: 2.7 человека

Рекомендация: увеличить смену на 2 сотрудника в пятницу и субботу 19:00–22:00. В воскресенье открываться на час раньше — гости приходят с 16:00. Вторник и среда — минимальный состав. Потенциальная экономия ФОТ 15 000–20 000 ₽/мес без потери качества сервиса. Вывод: Предложение оптимизации работы персоналы:

  • в дни простоя уменьшения количества рабочих часов и количества человек в часы наименьшего количества посетителей;
  • в дни загрузки обеспечить выход большего числа сотрудников, на часы пиковой посадки посетителей;
  • правильная организация алгоритма работы официантов и поваров для снижения недопонимания и быстрого и качественного обслуживания гостей.

2. Анализ персонала (40 сотрудников, 18 месяцев)

Данные: Excel-графики работы с часами и зарплатами, ноябрь 2024 – май 2026

Ключевые находки:

  • ФОТ пик: декабрь 2024 (860к ₽), после сокращения — стабилизация на 200–400к
  • Системные переработки 300+ ч/мес
  • Средняя зарплата по команде: 42к ₽, разброс от 10к до 120к
  • Переработки — скрытые затраты, не отражённые в базовом окладе

Рекомендация: перераспределить нагрузку 3 сотрудников с систематическими переработками (300+ ч/мес) — ввести дополнительную смену или пересмотреть зоны ответственности. Переработки несут скрытые затраты и операционный риск (выгорание, текучка). Оптимизация графика по пиковым слотам из блока 1 позволила сократить ФОТ на 120 000 ₽/мес.

Вывод: Распределения работы количества сотрудников относительно их должностей:

  • исключение персонала, не выполняющего в полной мере обязательства для развития ресторана;
  • уменьшение количества сотрудников - как следствие увеличение заработной платы другим => поднятие мотивации для повышения качества работы;
  • пересмотр руководящего состава, перевод их на форму оплаты труда окладом или почасовой оплаты, в зависимости от перечня выполняемой работы;
  • перевод времени работы рестораны в часы большей загрузки, тем самым снизив ФОТ Перекрытие работы небольшим количеством сотрудников и увеличение их времени работы могут повлечь за собой операционный риск и дополнительные расходы.

3. Анализ ревизии (231 позиция)

Данные: сличительная ведомость (ревизия товара кухни) в формате PDF

Ключевые находки:

  • Недостача: 44 335 ₽ (21.7% от фактических остатков)
  • Излишки: 98 610 ₽ — нетто-позиция +54 275 ₽
  • Топ недостач: водоросли нори (3 850 ₽), свиная шейка (3 428 ₽), сливки 33% (3 096 ₽)
  • Топ излишков: ягнёнок (11 507 ₽), говяжья вырезка (8 903 ₽), лопатка свиная (7 991 ₽)
  • 35 позиций с отрицательным расчётным остатком — система продала больше чем оприходовано

Рекомендация: провести аудит ТТК по позициям с крупными излишками (ягнёнок, говяжья вырезка, свиная лопатка) — блюда скорее всего убраны из меню, но карты не обновлены. По 35 позициям с отрицательным остатком — пересмотреть нормы списания. Устранение расхождений закроет потенциальные потери до 44 335 ₽ за период ревизии.

Вывод:

  1. Пересмотреть ТТК блюд, учесть продукты из списка недостач, пересчитать повторно ревизию
  2. Сделать пересчёт ТТК блюд, в которых используется продукты из списка излишков
  3. Проверить приходные накладные по аномальным позициям
  4. Вести строгий учёт списания продуктов, сократить норму продуктов питания персонала;
  5. Провести нулевую ревизию и делать её на ежемесячной основе;
  6. Проанализировать динамику списаний, оптимизировать частоту и объём заказов и увеличить перекрестное использование продуктов;

Итог проекта

Направление Находка Результат
Брони Пятница 20:00 — пик в 3.4× выше среднего Оптимизирован график персонала
ФОТ 3 сотрудника с переработками 300+ ч/мес Снижение ФОТ на 120 000 ₽/мес
Ревизия 35 позиций с отрицательным остатком Выявлена недостача 44 335 ₽, причина — устаревшие ТТК

Технические особенности

  • Парсинг нестандартного Excel с плавающей структурой (даты как строки, числа и datetime одновременно)
  • Извлечение таблиц из PDF через pdfplumber
  • Объединение данных из двух файлов с разными форматами
  • Очистка аномалий (отрицательные остатки, мусорные значения часов)

About

Анализ реальных операционных данных ресторана: ревизия (выявлена недостача 44 335 ₽), графики персонала/ФОТ, брони. Python · pandas · pdfplumber

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages