生鲜商超蔬菜补货与定价策略优化：基于机器学习的预测模型

在生鲜商超中，一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短，且品相随销售时间的增加而变差，大部分品种如当日未售出，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。

由于商超销售的蔬菜品种众多、产地不尽相同，而蔬菜的进货交易时间通常在凌晨 3:00-4:00，为此商家须在不确切知道具体单品和进货价格的情况下，做出当日各蔬菜品类的补货决策。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。从需求侧来看，蔬菜类商品的销售量与时间往往存在一定的关联关系；从供给侧来看，蔬菜的供应品种在 4 月至 10 月较为丰富，商超销售空间的限制使得合理的销售组合变得极为重要。

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, 2020-07-01,09:15:07.924,102900005117056,青茄子(1),茄类,0.396 ,7.60 ,销售,否,8.2,7.08, 2020-07-01,09:17:27.295,102900005115960,大白菜,花叶类,0.849 ,3.20 ,销售,否,1.81,22.27, 2020-07-01,09:17:33.905,102900005117056,青茄子(1),茄类,0.409 ,7.60 ,销售,否,8.2,7.08,

问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限，商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可售单品种类数控制在 27-33 个，且各单品订购量满足最小陈列量2.5千克的要求。根据 2023年6月24-30 日的可售品种，给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略，在尽量满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下，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。这些算法可以通过对已有数据样本的学习，建立模型，并利用模型对新数据进行预测。

代码 (Python):

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理
data['销售日期'] = pd.to_datetime(data['销售日期'])
data['销量(千克)'] = data['销量(千克)'].str.replace(' ', '').astype(float)
data['销售单价(元/千克)'] = data['销售单价(元/千克)'].str.replace(' ', '').astype(float)

# 提取需要的特征和标签
X = data[['销售日期', '单品编码', '分类名称', '销售量(千克)']]
y = data['销售单价(元/千克)']

# 特征处理
X['销售日期'] = X['销售日期'].dt.dayofyear
X = pd.get_dummies(X)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测补货量和定价策略
predict_X = pd.DataFrame({'销售日期': [183], '分类名称_茄类': [1], '分类名称_花叶类': [1]})
predict_X = pd.get_dummies(predict_X)
predict_y = model.predict(predict_X)

# 输出结果
print('预测补货量:', predict_y)
print('预测定价策略:', '成本加成定价')

模型解释:

该代码使用线性回归模型，通过历史销售数据（包括销售日期、单品编码、分类名称和销量）来预测蔬菜的销售单价。模型建立后，可以输入 7 月 1 日的日期和相关信息，预测出当天的销售单价，并以此制定补货量和定价策略。

模型优化:

可以使用更复杂的机器学习算法，例如决策树、支持向量机或随机森林，以获得更精确的预测结果。
可以将其他特征，例如季节性因素、促销活动等，加入模型训练，以提高模型的预测精度。
可以使用无监督学习算法，例如聚类分析，将蔬菜种类进行分类，并根据不同类别制定不同的补货和定价策略。

结论:

通过使用机器学习算法，可以建立预测模型来分析蔬菜类商品的需求趋势，并制定合理的补货计划和定价策略，以最大化商超收益。该模型可以根据实际情况进行调整和优化，以适应不断变化的市场需求。