生鲜商超蔬菜补货决策优化：基于历史销售数据和机器学习的单品补货量和定价策略

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 2-3 个，且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2020 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 2020 年 6 月 24-30 日的数据
start_date = '2020-06-24'
end_date = '2020-06-30'
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()

# 筛选出销售量前 2-3 的单品
top_sales_data = sales_data.nlargest(3, '销量(千克)')

# 构建特征矩阵和目标向量
X = selected_data[selected_data['单品编码'].isin(top_sales_data['单品编码'])][['销售日期']]
y = selected_data[selected_data['单品编码'].isin(top_sales_data['单品编码'])]['销量(千克)']

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

# 预测 7 月 1 日的销售量
predicted_sales = model.predict([[2020-07-01]])

# 输出预测结果
print('预测 7 月 1 日的销售量为：', predicted_sales)

# 制定补货计划和定价策略
replenishment_plan = {}
for index, row in top_sales_data.iterrows():
    replenishment_plan[row['单品编码']] = max(2.5, predicted_sales[index])

print('7 月 1 日的单品补货量和定价策略：', replenishment_plan)