生鲜商超蔬菜补货与定价优化模型研究

问题1： 要分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系，可以通过附件2中的销售流水明细数据进行分析。首先，可以计算每个品类的销售总量，然后计算每个单品的销售总量。通过对销售总量的分析，可以了解每个品类和单品的销售情况和销售趋势。此外，还可以计算不同品类和单品之间的相关系数，以了解它们之间的关联关系。

问题2： 考虑商超以品类为单位做补货计划，可以分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。根据销售总量和成本加成定价，可以计算每个品类的收益。然后，可以通过优化模型来确定未来一周各蔬菜品类的日补货总量和定价策略，使得商超的收益最大化。

问题3： 商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可售单品总数控制在27-33个，并满足各单品的最小陈列量。根据2023年6月24-30日的可售品种，可以计算每个单品的销售量和需求量。然后，可以通过优化模型来确定7月1日的单品补货量和定价策略，使得商超的收益最大化，并满足市场对各品类蔬菜商品的需求。

问题4： 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还需要采集以下相关数据：

1. 进货价格数据：了解各商品的进货价格，以便进行成本加成定价。
2. 市场需求数据：了解市场对各品类和单品蔬菜商品的需求量，以便进行补货和定价决策。
3. 供应量数据：了解各品类和单品的供应量，以便进行补货计划。
4. 竞争对手数据：了解竞争对手的蔬菜商品销售情况和定价策略，以便进行市场分析和竞争优势的评估。 这些数据可以帮助商超更准确地预测市场需求，优化补货和定价策略，提高商超的收益。