Python数据分析：寻找超市进货利润最大化策略

本文将探讨如何使用Python分析超市销售数据，以找到利润最大化的进货策略。

数据集

我们使用包含以下字段的'data4.csv'文件作为示例数据集：

• 销售日期- 销量- 分类名称- 销售单价- 单品名称- 单品损耗- 批发价格- 成本加成定价

以下是数据集的部分示例数据：

销售日期,销量,分类名称,销售单价,单品名称,单品损耗,批发价格,成本加成定价2020/7/1,11.476,花叶类,10,上海青,14.43,7.03,10.205263162020/7/1,32.579,花叶类,6,云南油麦菜,12.81,3.44,6.2234302332020/7/1,3.039,花叶类,7,木耳菜,7.61,4.2,7.1268333332020/7/1,0.731,水生根茎类,39.8,洪湖藕带,24.05,29.43,40.12524295

计算单品利润

假设一个单品的利润计算公式如下：

单品收益 = (销量 * 成本加成定价 * (1 - 单品损耗 * 0.01) - 销量 * 批发价格)

商超的总收益等于所有单品收益之和。

寻找利润最大化的进货策略

我们的目标是找到进货哪些单品以及进货量多少才能使超市的利润最大化。

策略一：不限制进货单品数量

首先，我们不限制进货单品数量，寻找利润最大的进货策略。pythonimport pandas as pd

读取数据data = pd.read_csv('data4.csv')

计算每种单品的收益data['单品收益'] = data['销量'] * data['成本加成定价'] * (1 - data['单品损耗'] * 0.01) - data['销量'] * data['批发价格']

按分类名称进行分组，并计算每种分类的收益之和grouped_data = data.groupby('分类名称')['单品收益'].sum()

找到收益最大的分类max_profit_category = grouped_data.idxmax()

找到收益最大的单品max_profit_item = data[data['分类名称'] == max_profit_category].sort_values('单品收益', ascending=False).iloc[0]

输出结果print('进货量最大利润的单品是：', max_profit_item['单品名称'])print('进货量最大利润的单品的进货量是：', max_profit_item['销量'] * (1 + max_profit_item['单品损耗'] * 0.01))print('商超的最大收益是：', grouped_data.max())

该代码片段首先计算每个单品的收益，然后按分类汇总收益。最后，找到收益最大的分类和单品，并计算最佳进货量。

策略二：限制进货单品数量

现在，我们限制进货单品数量在27到33之间，寻找利润最大的进货策略。pythonimport pandas as pd

读取数据data = pd.read_csv('data4.csv')

计算每种单品的收益data['单品收益'] = data['销量'] * data['成本加成定价'] * (1 - data['单品损耗'] * 0.01) - data['销量'] * data['批发价格']

按分类名称进行分组，并计算每种分类的收益之和grouped_data = data.groupby('分类名称')['单品收益'].sum()

初始化最大收益和对应的进货单品数max_profit = 0best_purchase_count = 0

遍历进货单品数的范围for purchase_count in range(27, 34): # 计算当前进货单品数下的总收益 total_profit = grouped_data * purchase_count # 找到最大收益和对应的进货单品数 if total_profit.max() > max_profit: max_profit = total_profit.max() best_purchase_count = purchase_count

输出结果print('进货单品数在27到33之间，商超的最大收益是：', max_profit)print('进货单品数在27到33之间，最大收益对应的进货单品数是：', best_purchase_count)

该代码片段遍历所有可能的进货单品数量，并计算每个数量对应的总收益。最后，找到最大收益和对应的进货单品数量。

结论

通过使用Python Pandas库分析超市销售数据，我们可以轻松找到利润最大化的进货策略。根据不同的限制条件，我们可以调整代码以满足特定需求。