C題代碼全部都完成了，可以看文末名片
我們先看C題的一個背景
在生鮮商超中,蔬菜類商品保鮮期短,且品相會隨銷售時間增加而變差。商超需要根據(jù)歷史銷售和需求每天進行補貨。由于蔬菜品種眾多、產(chǎn)地不同,補貨時間在凌晨,商家須在不明確具體單品和價格的情況下進行補貨決策。
附件1給出了6個蔬菜品類的商品信息;附件2和3分別給出了2020年7月至2023年6月各商品的銷售流水和批發(fā)價格;附件4給出了各商品近期的損耗率，先給出一個初步的思路，晚點更新
問題1、蔬菜類商品不同品類或不同單品之間可能存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，請分析蔬菜各品類及單品銷售量的分布規(guī)律及相互關(guān)系。
我們首先還是要做數(shù)據(jù)的預(yù)處理和可視化
我們先計算每個品類和單品的平均銷售量、中位數(shù)、眾數(shù)、方差等，以了解其分布特性。還可以使用時間序列分析來識別銷售趨勢或季節(jié)性。
再去根據(jù)描述性統(tǒng)計的結(jié)果考慮使用Pearson還是Spearman相關(guān)系數(shù)來量化不同品類或單品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。使用聚類算法（K-means或?qū)哟尉垲悾﹣碜R別具有相似銷售模式的品類或單品。
問題2、考慮商超以品類為單位做補貨計劃，請分析各蔬菜品類的銷售總量與成本加成定價的關(guān)系，并給出各蔬菜品類未來一周(2023 年 7 月 1-7 ?日)的日補貨總量和定價策略，使得商超收益最大。
分析銷售量與成本（批發(fā)價格）之間的關(guān)系。我們可以考慮使用相關(guān)性分析、回歸分析等。然后用時間序列分析或隨機森林、XGBoost預(yù)測未來一周每個品類的日銷售量。
使用線性或非線性規(guī)劃模型，以銷售收入減去成本和損耗為目標(biāo)函數(shù)，來求解未來一周每個品類的最優(yōu)日補貨總量和定價。
約束條件包括像庫存限制、銷售空間限制、成本等。
根據(jù)優(yōu)化模型的結(jié)果，制定各品類的定價策略?？赡軙褂谩俺杀炯映啥▋r”方法，并考慮到市場需求和競爭狀況。 同樣基于優(yōu)化模型，制定各品類的日補貨總量。
最后做一個敏感性分析，對關(guān)鍵參數(shù)（如成本、需求預(yù)測等）進行敏感性分析，來評估模型的穩(wěn)健性
問題3 因蔬菜類商品的銷售空間有限，商超希望進一步制定單品的補貨計劃， 要求可售單品總數(shù)控制在27-33個，且各單品訂購量滿足最小陳列量2.5 千克的要求。根據(jù)2023年6月24-30日的可售品種，給出7月1日的單品補貨量和定價策略，在盡量滿足市場對各品類蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。
問題三由于單品總數(shù)有上下限，這是一個整數(shù)規(guī)劃問題。
我們的目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù):是使得最大化收益（銷售額-成本-損耗）。
我們的s.t.約束條件為單品總數(shù)（27-33個）、最小陳列量（2.5千克）、庫存和空間限制。
可以使用PuLP、CVXPY、Gurobi等工具求解,得到每一個單品是否選擇訂購的最優(yōu)決策變量xi。
根據(jù)最優(yōu)解xi,確定每個單品的訂購量qi和定價pi。訂購量qi根據(jù)最小陳列量要求確定;定價pi可以根據(jù)歷史定價水平,結(jié)合成本、需求等因素確定。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-669848.html
我們根據(jù)模型結(jié)果，選擇應(yīng)補貨的單品。再制定各選定單品的定價策略。再去確定各選定單品的補貨量。最后對模型中的關(guān)鍵參數(shù)（如預(yù)測需求、成本等）進行敏感性分析。
?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-669848.html
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