近年来我国人民收入和消费水平不断提高,开始追求更丰富、更特色的饮食体验,因此餐饮产业也逐步发展壮大成为我国第三产业中极为重要的部分之一。我国餐饮企业数量越来越多,菜系与经营方式也更加丰富。产业组织理论中SCP范式指出,企业所处的市场结构即市场竞争程度,会影响市场中企业的行为,并进一步影响企业的绩效表现。其中,顾客绩效（即顾客满意程度）是餐饮企业组织绩效的重要组成部分,餐饮企业面临的市场竞争程度会影响其采取何种竞争策略进而影响其顾客绩效。在大数据技术日趋成熟的当下,餐饮企业能够依据顾客的线上线下消费记录进行更加全面和准确的竞争识别和市场分析,从而为提升其顾客绩效制定精准化策略。因此本文将利用大数据计算方法,重点探究竞争程度对餐饮企业顾客绩效的影响,从而为提高餐饮企业的顾客绩效和经营水平提供相关建议。本文利用互利网挖掘技术抓取大众点评网站上来自北京、上海和广州餐饮企业的大样本信息,以及在百度地图中对应的经纬度信息。基于产业组织理论,从距离和菜系种类两个维度识别餐饮企业之间的竞争关系,构建竞争关系矩阵;并基于竞争网络理论,根据竞争关系矩阵生成自我中心竞争网络、凝聚子群,计算相应的量化竞争指标。由于同类企业之间彼此靠近,集聚效应和竞争效应往往是相伴相生的。因此本文进一步仅依据距离因素生成另一组自我中心竞争网络用以量化集聚程度,控制这一重要的外生影响因素,进而从微观和中观视角递进地探究竞争程度对餐饮企业顾客绩效的影响。实证研究结果表明,个体餐饮企业的顾客绩效受竞争程度的影响是呈倒U形的,即在一定范围内竞争增加带来的竞争压力将促进餐饮企业提高顾客绩效;当竞争程度但达到一定值后,其顾客绩效则会随竞争程度的增加而减少。此外,凝聚子群的整体竞争程度与其成分企业顾客绩效的均值也呈倒U形变化关系,与成分企业顾客绩效的方差则是负相关的。此外,本文通过控制集聚程度这一重要的外生影响因素发现,每一个微观餐饮企业的顾客绩效随其面临的集聚程度的增加而增加。本文对竞争程度的量化有较为全面的研究,且对集聚程度这一重要的外生影响因素加以量化和控制,较为准确地探究了竞争程度对餐饮企业顾客绩效的影响,试图对餐饮企业的选址和经营提出一定的建议。