2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货策略
项目概述
本资源集提供了 2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-C 题的综合解决方案，包括源代码、解决策略、数据分析和建议的扩展信息，旨在帮助参与者深入了解蔬菜类商品的自动定价和补货决策。
问题剖析
问题 1：品类和单品销售关联性分析
蔬菜类商品受多种因素影响，不同品类和单品之间存在关联性。需要考察品类和单品销售量的分布规律，找出它们之间的相互联系。
问题 2：品类补货与定价策略
基于品类销售总量与成本加成定价的关系，制定未来的日补货总量和定价策略。考虑到商超的收益最大化目标，提供最佳解决方案。
问题 3：单品补货计划制定
在有限的销售空间内，制定单品补货计划，确保可售单品数量控制在 27-33 个范围内。同时，满足最小陈列量要求，满足市场需求，并实现收益最大化。
问题 4：相关数据采集建议
为了优化蔬菜商品的补货和定价决策，商超需要收集额外的相关数据。分析这些数据对解决问题的重要性，提出具体的建议。
解决思路与方法
本资源集提供以下解决思路和方法：
- 数据分析：运用统计学和机器学习技术，分析蔬菜品类与单品销售量的分布和相关性。
- 补货策略：基于销售总量与成本加成定价之间的关系，制定动态补货策略，优化库存管理。
- 定价策略：考虑市场需求、商品品质和竞争环境，制定最优的蔬菜商品定价策略。
- 数据采集建议：提出补充性数据采集需求，包括天气、季节性、促销活动和消费者偏好等因素，以增强决策的准确性和有效性。
使用指南
- 下载资源：访问仓库地址，下载完整的资源集。
- 安装依赖项：根据 requirements.txt 文件安装所需的 Python 包。
- 运行代码：按照代码注释中的说明，执行相应的脚本进行数据分析、策略制定和模拟。
文件结构
├── data/ # 数据文件夹
│ ├── sales_data.csv # 销售数据
│ ├── cost_data.csv # 成本数据
│ └── ...
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── data_analysis.py # 数据分析代码
│ ├── replenishment.py # 补货策略代码
│ ├── pricing.py # 定价策略代码
│ └── ...
├── README.md # 项目说明文档
└── requirements.txt # 依赖包列表
参与与贡献
本资源集旨在为参赛者提供全面且实用的支持。欢迎提出改进意见或提交 Pull Request 共同完善解决方案。
许可证
本资源集采用 MIT 许可证，允许任何个人或组织使用、修改和分发项目内容，但须注明出处。详情请参阅 LICENSE 文件。
希望这份资源集能够为参赛者带来启发，帮助他们取得优异的成绩。