基于历史数据制定的进货方案 - Python代码示例

基于历史数据制定的进货方案 - Python代码示例

本文将使用Python代码，基于'data5.csv'数据，给出接下来一天的进货方案。

步骤一：数据读取和预处理

# 读取数据
data = pd.read_csv('data5.csv')

# 计算每种单品的收益和进货量
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)

假设进货量=销量

步骤二：计算平均每天销量和进货量

# 计算每种单品的平均每天销量和进货量
average_daily_sales = data['销量'].mean()
average_daily_purchase = data['进货量'].mean()

步骤三：分配进货数量

# 需要进货的总数量
total_purchase_quantity = 1000

# 按照平均每天进货量进行分配
purchase_plan = {}
for index, row in data.iterrows():
    product = row['单品名称']
    purchase_plan[product] = round(total_purchase_quantity * row['进货量'] / data['进货量'].sum())

步骤四：打印进货方案

# 打印进货方案
for product, quantity in purchase_plan.items():
    print(f'进货{product}数量: {quantity}')

注意：

• 该方案假设进货量等于销量，如果有其他的进货规则或限制条件，请提供更多信息。
• 该方案仅供参考，实际操作中需要根据具体情况进行调整。