在生鲜商超中，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。

请根据 test.csv 的表单部分数据表头：

销售日期,单品编码,单品名称,销量(千克),销售单价(元/千克),批发价格,单品损耗率,

和实际情况建立数学模型解决以下问题：

商品的销售空间有限，商超每天只可以进货品 7-10 个单品，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 日的每个单品补货量和定价策略，使得商超收益最大。给出 8 月 1 日的每个单品补货量和定价策略，使得商超收益最大。给出 8 月 1 日的每个单品补货量和定价策略，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。

假设商超有n个可售单品，每个单品的补货量为x_i，定价为p_i。商超的收益可以表示为：

收益 = ∑(x_i * p_i * (1-损耗率_i) - x_i * 批发价格_i)

代码Python内容：import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression

读取数据

data = pd.read_csv('test.csv')

提取所需字段

df = data[['单品编码', '销售日期', '销量(千克)', '销售单价(元/千克)', '批发价格', '单品损耗率']]

筛选出2020年7月1-2日的数据

df = df[(df['销售日期'] >= '2020-07-01') & (df['销售日期'] <= '2020-07-02')]

计算每个单品的销售额

df['销售额'] = df['销量(千克)'] * df['销售单价(元/千克)'] * (1 - df['单品损耗率'])

按单品编码分组，计算每个单品的销售总额和销量

df_grouped = df.groupby('单品编码').agg({'销售额': 'sum', '销量(千克)': 'sum'}).reset_index()

计算每个单品的平均售价

df_grouped['平均售价'] = df_grouped['销售额'] / df_grouped['销量(千克)']

使用线性回归模型预测每个单品的补货量

X = df_grouped[['销售额', '平均售价']] y = df_grouped['销量(千克)'] model = LinearRegression() model.fit(X, y) df_grouped['补货量'] = model.predict(X)

根据补货量和定价策略计算商超的收益

df_grouped['收益'] = df_grouped['补货量'] * df_grouped['平均售价'] * (1 - df_grouped['单品损耗率']) - df_grouped['补货量'] * df_grouped['批发价格']

按收益降序排序，取出前7-10个单品

df_grouped = df_grouped.sort_values('收益', ascending=False).head(10) df_grouped = df_grouped.iloc[7:10]

输出补货量和定价策略

print(df_grouped[['单品编码', '补货量', '平均售价']])