生鲜商超蔬菜补货与定价优化：基于机器学习的策略

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

请根据附件和实际情况建立数学模型解决以下问题：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('test.csv')

# 筛选出 2023 年 6 月 24-30 日的数据
start_date = '2023-06-24'
end_date = '2023-06-30'
selected_data = data[(data['销售日期'] >= start_date) & (data['销售日期'] <= end_date)]

# 统计每个单品的销售量
sales_data = selected_data.groupby('单品编码')['销量(千克)'].sum().reset_index()

# 筛选出销售量大于等于 2.5 千克的单品
sales_data = sales_data[sales_data['销量(千克)'] >= 2.5]

# 计算每个单品的平均销售量
average_sales = sales_data['销量(千克)'].mean()

# 筛选出可售品种数控制在 27-33 个的单品
sales_data = sales_data.sample(n=33, random_state=0)

# 计算每个单品的补货量
sales_data['补货量'] = 2.5 - sales_data['销量(千克)']
sales_data['补货量'] = sales_data['补货量'].apply(lambda x: max(0, x))

# 使用线性回归模型预测每个单品的定价
X = selected_data[['销量(千克)']]
y = selected_data['销售单价(元/千克)']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
sales_data['定价'] = model.predict(sales_data[['销量(千克)']])

# 输出结果
print(sales_data[['单品编码', '补货量', '定价']])