在生鲜商超中，当日未售出，隔日就无法再售。因此，商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。蔬菜的定价一般采用'成本加成定价'方法，商超对运损和品相变差的商品通常进行打折销售。可靠的市场需求分析，对补货决策和定价决策尤为重要。

请根据test.csv 的表单部分数据：销售日期,扫码销售时间,单品编码,单品名称,分类名称,销量(千克),销售单价(元/千克),销售类型,是否打折销售,批发价格,单品损耗率, 和实际情况建立数学模型解决以下问题：

因蔬菜类商品的销售空间有限，商超每天只可以进货品 7-10 个单品，且各单品订购量至少进货2.5千克的要求。根据 2020年7月1-2 日的可售品种，给出 8 月 1 日的每个单品补货量和定价策略，使得商超收益最大。

机器学习算法：可以使用监督学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等）或无监督学习算法（如聚类分析、关联规则挖掘等）进行预测。

代码Python

假设商超有n个可售单品，每个单品的补货量为x_i，定价为p_i。商超的收益可以表示为：

收益 = ∑(x_i * p_i * (1-损耗率_i) - x_i * 批发价格_i)

代码Python代码Python内容：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression

读取数据

data = pd.read_csv('test.csv')

筛选出蔬菜类商品

vegetables = data[data['分类名称'] == '蔬菜']

根据销售日期筛选出2020年7月1-2日的数据

sales_data = vegetables[(vegetables['销售日期'] >= '2020-07-01') & (vegetables['销售日期'] <= '2020-07-02')]

计算每个单品的历史销售量和平均销售价格

sales_volume = sales_data.groupby('单品编码')['销量(千克)'].sum() average_price = sales_data.groupby('单品编码')['销售单价(元/千克)'].mean()

构建特征矩阵和目标向量

X = np.array([sales_volume.values]).T y = average_price.values

使用线性回归模型拟合数据

model = LinearRegression() model.fit(X, y)

预测8月1日的每个单品补货量

predicted_sales_volume = model.predict(np.array([sales_volume.values]).T)

根据补货量和定价策略计算商超收益

revenue = 0 for i in range(len(predicted_sales_volume)): replenishment = max(predicted_sales_volume[i], 2.5) price = average_price[i] loss_rate = vegetables[vegetables['单品编码'] == sales_volume.index[i]]['单品损耗率'].values[0] wholesale_price = vegetables[vegetables['单品编码'] == sales_volume.index[i]]['批发价格'].values[0] revenue += replenishment * price * (1 - loss_rate) - replenishment * wholesale_price

print("商超收益:", revenue