生鲜商超蔬菜补货及定价策略优化 - 基于机器学习的模型预测

生鲜商超蔬菜补货及定价策略优化 - 基于机器学习的模型预测

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。

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。

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

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，每天只可以进货品 7-10 个但怕，且各单品订购量至少进货2.5千克的要求。根据 2020年7月1-2 日的可售品种，给出 8 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')

# 数据预处理
data['销售日期'] = pd.to_datetime(data['销售日期'])
data['销售月份'] = data['销售日期'].dt.month
data['销售日'] = data['销售日期'].dt.day
data = data[(data['销售月份'] == 7) & (data['销售日'] <= 2)]  # 只选择7月1-2日的数据

# 计算每个单品的销售量和销售金额
data['销售金额'] = data['销量(千克)'] * data['销售单价(元/千克)']
sales = data.groupby('单品编码').agg({'销量(千克)': 'sum', '销售金额': 'sum'}).reset_index()

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(sales['销量(千克)'].values.reshape(-1, 1), sales['销售金额'])

# 预测8月1日的单品补货量
predicted_sales = model.predict([[2.5]])  # 假设每个单品的补货量为2.5千克
sales['预测销售金额'] = predicted_sales

# 按预测销售金额排序，选择前10个单品作为补货计划
replenishment_plan = sales.sort_values('预测销售金额', ascending=False).head(10)
replenishment_plan['补货量'] = replenishment_plan['预测销售金额'] / replenishment_plan['销售单价(元/千克)']

# 输出补货计划和定价策略
print(replenishment_plan[['单品编码', '补货量', '销售单价(元/千克)']])