生鲜商超蔬菜补货与定价策略优化：基于机器学习的解决方案

背景:

在生鲜商超经营中，由于蔬菜类商品易腐烂，当日未售出，隔日就无法再售。因此，准确的补货和定价策略对商超收益至关重要。本文旨在利用历史销售数据和机器学习算法，构建数学模型，解决生鲜商超蔬菜类商品的补货和定价策略优化问题，最大化商超收益。

问题描述:

假设商超有n个可售蔬菜单品，受限于销售空间，每天只可以进货7-10个单品，且各单品订购量至少进货2.5千克。目标是根据2020年7月1-2日的可售品种和销售数据，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。

数据:

问题提供的数据集 test.csv 包含以下字段：

• 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

模型:

假设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)

算法:

1. 数据预处理: - 从test.csv中筛选出蔬菜类商品数据。 - 提取所需列：销售日期, 单品编码, 销量(千克), 销售单价(元/千克), 单品损耗率, 批发价格。 - 转换日期格式，筛选出2020年7月1-2日的数据。 - 计算每个单品的销售额和利润。

2. 模型训练: - 使用线性回归模型，以销量、销售单价、损耗率和批发价格作为特征，以利润作为目标变量进行训练。

3. 预测和决策: - 利用训练好的模型，预测8月1日每个单品的最佳补货量和定价策略。 - 结合实际情况，例如商品种类限制、最低订购量等，对模型预测结果进行调整。

**代码实现 (Python):**pythonimport pandas as pdimport numpy as npfrom 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']

提取所需列vegetables = vegetables[['销售日期', '单品编码', '销量(千克)', '销售单价(元/千克)', '单品损耗率', '批发价格']]

转换日期格式vegetables['销售日期'] = pd.to_datetime(vegetables['销售日期'])

筛选出2020年7月1-2日的数据start_date = pd.to_datetime('2020-07-01')end_date = pd.to_datetime('2020-07-02')vegetables = vegetables[(vegetables['销售日期'] >= start_date) & (vegetables['销售日期'] <= end_date)]

计算每个单品的销售额vegetables['销售额'] = vegetables['销量(千克)'] * vegetables['销售单价(元/千克)'] * (1 - vegetables['单品损耗率'])

计算每个单品的利润vegetables['利润'] = vegetables['销售额'] - vegetables['销量(千克)'] * vegetables['批发价格']

按单品编码分组求和grouped = vegetables.groupby('单品编码').sum()

构造特征矩阵和目标向量X = grouped[['销量(千克)', '销售单价(元/千克)', '单品损耗率', '批发价格']]y = grouped['利润']

使用线性回归模型进行拟合model = LinearRegression()model.fit(X, y)

预测8月1日的补货量和定价策略 (示例)predicted_replenishment = model.predict([[2.5, 10, 0.1, 5]])

输出补货量和定价策略 (示例)print('预测的补货量:', predicted_replenishment[0])# ...

结论:

本文提出的基于机器学习的解决方案，可以有效地帮助生鲜商超制定蔬菜类商品的补货和定价策略，提高收益。当然，实际应用中还需要考虑更多因素，例如季节性、竞争对手等，不断优化模型和策略