生鲜商超蔬菜补货和定价优化：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。

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

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，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)]
data = data.dropna(subset=['销量(千克)', '销售单价(元/千克)'])

# 特征选择
features = ['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']

# 建立模型
model = LinearRegression()
model.fit(data[features], data['销售单价(元/千克)'])

# 预测8月1日的单品补货量和定价策略
prediction = model.predict(data[data['销售日'] == 1][features])
prediction[prediction < 2.5] = 2.5

# 输出结果
result = pd.DataFrame({'单品编码': data[data['销售日'] == 1]['单品编码'], '补货量': prediction})
result.to_csv("result.csv", index=False)