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我们先看C题的一个背景
在生鲜商超中,蔬菜类商品保鲜期短,且品相会随销售时间增加而变差。商超需要根据历史销售和需求每天进行补货。由于蔬菜品种众多、产地不同,补货时间在凌晨,商家须在不明确具体单品和价格的情况下进行补…C题代码全部都完成了可以看文末名片
我们先看C题的一个背景
在生鲜商超中,蔬菜类商品保鲜期短,且品相会随销售时间增加而变差。商超需要根据历史销售和需求每天进行补货。由于蔬菜品种众多、产地不同,补货时间在凌晨,商家须在不明确具体单品和价格的情况下进行补货决策。
附件1给出了6个蔬菜品类的商品信息;附件2和3分别给出了2020年7月至2023年6月各商品的销售流水和批发价格;附件4给出了各商品近期的损耗率先给出一个初步的思路晚点更新
问题1、蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系请分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。
我们首先还是要做数据的预处理和可视化 我们先计算每个品类和单品的平均销售量、中位数、众数、方差等以了解其分布特性。还可以使用时间序列分析来识别销售趋势或季节性。
再去根据描述性统计的结果考虑使用Pearson还是Spearman相关系数来量化不同品类或单品之间的关联关系。使用聚类算法K-means或层次聚类来识别具有相似销售模式的品类或单品。
问题2、考虑商超以品类为单位做补货计划请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系并给出各蔬菜品类未来一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日补货总量和定价策略使得商超收益最大。
分析销售量与成本批发价格之间的关系。我们可以考虑使用相关性分析、回归分析等。然后用时间序列分析或随机森林、XGBoost预测未来一周每个品类的日销售量。
使用线性或非线性规划模型以销售收入减去成本和损耗为目标函数来求解未来一周每个品类的最优日补货总量和定价。
约束条件包括像库存限制、销售空间限制、成本等。
根据优化模型的结果制定各品类的定价策略。可能会使用“成本加成定价”方法并考虑到市场需求和竞争状况。 同样基于优化模型制定各品类的日补货总量。
最后做一个敏感性分析对关键参数如成本、需求预测等进行敏感性分析来评估模型的稳健性
问题3 因蔬菜类商品的销售空间有限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个且各单品订购量满足最小陈列量2.5 千克的要求。根据2023年6月24-30日的可售品种给出7月1日的单品补货量和定价策略在尽量满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下使得商超收益最大。
问题三由于单品总数有上下限这是一个整数规划问题。
我们的目标函数目标函数:是使得最大化收益销售额-成本-损耗。
我们的s.t.约束条件为单品总数27-33个、最小陈列量2.5千克、库存和空间限制。
可以使用PuLP、CVXPY、Gurobi等工具求解,得到每一个单品是否选择订购的最优决策变量xi。
根据最优解xi,确定每个单品的订购量qi和定价pi。订购量qi根据最小陈列量要求确定;定价pi可以根据历史定价水平,结合成本、需求等因素确定。
我们根据模型结果选择应补货的单品。再制定各选定单品的定价策略。再去确定各选定单品的补货量。最后对模型中的关键参数如预测需求、成本等进行敏感性分析。
