生鲜商超补货策略优化：基于历史销售数据最大化收益

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。为了帮助商超制定最优的补货策略，最大化收益，本文将介绍如何利用Python代码，根据历史销售数据，为8月1日制定补货计划。

已知条件：

假设商超有n个可售商品，每个商品的补货量为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)

商超每天只可以进货品 7-10 个商品，且各单品订购量至少进货2.5千克。

数据来源：

test.csv 表单，包含以下表头：

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

目标：

根据 2020年7月1-2日的可售品种，给出 8 月 1 日的每个商品补货量和定价策略，使得商超收益最大。

Python代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('test.csv')

# 根据商品编码分组
grouped = df.groupby('商品编码')

# 计算每个商品的历史销售和需求情况
demand = grouped['销量(千克)'].sum()
history_sales = grouped['销量(千克)'].mean()

# 根据需求情况排序，选择前7-10个商品进行补货
top_products = demand.sort_values(ascending=False).index[:10]

# 计算每个商品的补货量和定价策略
replenishment = []
pricing = []
for product in top_products:
    # 获取该商品的历史销售和需求情况
    sales = history_sales.loc[product]
    demand = demand.loc[product]
    # 计算补货量
    replenishment.append(max(2.5, demand - sales))
    # 计算定价策略，使得商超收益最大
    pricing.append(df.loc[df['商品编码'] == product, '销售单价(元/千克)'].mean() * 0.9)

# 输出结果
result = pd.DataFrame({'商品编码': top_products, '补货量(千克)': replenishment, '定价策略(元/千克)': pricing})
print(result)

代码解释：

读取数据：使用pandas库读取test.csv文件。
分组：根据商品编码对数据进行分组，以便计算每个商品的历史销售和需求情况。
计算历史销售和需求：分别计算每个商品的总销量和平均销量。
选择补货商品：根据需求情况排序，选择需求量最大的前7-10个商品进行补货。
计算补货量：根据历史销售和需求情况，计算每个商品的补货量，并确保至少满足2.5千克的最低进货量。
计算定价策略：根据历史销售单价，设置一个略低于平均销售单价的定价策略，以最大化收益。
输出结果：将补货量和定价策略输出到一个DataFrame中。

注意：

该代码仅仅是示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
定价策略可以根据不同的市场情况和竞争情况进行调整，例如可以通过动态定价算法来优化。
补货策略还可以考虑季节性、促销活动等因素，以提高商超的盈利能力。

希望本文能够帮助您了解如何利用Python代码优化生鲜商超的补货策略，提高商超的盈利能力。