生鲜商超蔬菜类商品智能补货与定价策略

背景:

生鲜商超中蔬菜类商品由于其自身的特点，如保鲜期短，品相随销售时间的增加而变差，大部分品种如当日未售出，隔日就无法再售等，对商超的运营管理提出了挑战。如何制定科学合理的补货和定价策略，在满足市场需求的同时，最大化商超收益，成为亟待解决的问题。

问题:

现有商超销售数据（test.csv），包含销售日期、时间、单品编码、名称、分类、销量、单价、销售类型、是否打折、批发价格、损耗率等信息。现需要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。

解决方案:

1. 数据预处理: 清洗、处理原始数据，例如处理缺失值、时间格式转换、数据类型转换等。2. 特征工程: 提取、构建影响蔬菜销量的关键特征，例如日期类型（工作日/周末）、天气、节假日、促销活动等。3. 模型构建: * 需求预测: 采用机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等）构建模型，预测7月1日各蔬菜品类的市场需求量。 * 补货决策: 根据预测需求量、最小陈列量、可售品种数量限制，制定满足约束条件的单品补货计划。 * 定价策略: 考虑成本加成、商品损耗、市场竞争等因素，制定合理的定价策略，例如对接近保质期的商品进行打折促销。4. 模型评估与优化: 采用合适的指标评估模型性能，并根据评估结果对模型进行优化调整。

**代码示例 (Python):**pythonimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegression

读取数据data = pd.read_csv('test.csv')

提取需要的特征和标签X = data[['销售日期', '单品编码', '分类名称', '销售单价(元/千克)', '是否打折销售', '批发价格']]y = data['销量(千克)']

处理特征数据X['销售日期'] = pd.to_datetime(X['销售日期'])X['销售日期'] = X['销售日期'].dt.dayofweekX['是否打折销售'] = X['是否打折销售'].map({'是': 1, '否': 0})

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

预测7月1日的单品补货量predict_X = pd.DataFrame({'销售日期': [2], '单品编码': [102900005117056], '分类名称': ['茄类'], '销售单价(元/千克)': [7.60], '是否打折销售': [0], '批发价格': [8.2]})predict_y = model.predict(predict_X)

输出预测结果print('7月1日的单品补货量为:', predict_y[0])

结论:

通过构建数据驱动的智能补货与定价模型，可以帮助生鲜商超有效预测市场需求、优化库存管理、提高商品周转率，从而在满足消费者需求的同时，实现收益最大化。