蔬菜水果销量数据分析：进货策略优化

本文将分析历史蔬菜水果销量数据，并运用 Python 代码预测进货量，旨在最大化收益。

数据准备

首先，我们需要准备一份包含以下信息的蔬菜水果销量数据：

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

Python 代码实现

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算单品收益和进货量
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']
data['进货量'] = data['销量'] * (1 + data['单品损耗'] * 0.01)

# 按照单品收益排序，选择收入最高的单品
best_product = data.sort_values('单品收益', ascending=False).iloc[0]

# 输出结果
print('进货量最高的单品是：', best_product['单品名称'])
print('进货量为：', best_product['进货量'])
print('收入为：', best_product['单品收益'])

结果分析

代码执行后，将输出进货量最高的单品名称、进货量和预计收益。根据分析结果，我们可以调整进货策略，优先采购收益最高的单品，以最大化利润。

注意：

以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体数据进行调整。
单品损耗率可能需要根据实际情况进行修正。
数据分析结果仅供参考，最终决策需要结合市场需求和供应情况综合考虑。