国赛思路 2023年高教社杯全国大学生数学建模C题建模思路

一、赛题

在生鲜超市经营中发现，在蔬菜类商品中普遍具有较短的保质期特点。这些商品随着时间推移其品质逐渐劣化，在大多数情况下当天卖不完就会出现滞销现象。鉴于此，在日常运营中商家通常会根据各商品的具体需求情况每天进行合理的补货安排

因为商场超市经营的蔬菜种类繁多、产地各有不同,其蔬菜采购交易的时间通常集中在凌晨3点至4点之间.因此商家必须在无法确切掌握具体商品种类及采购成本的情况下,作出当天各类别蔬菜库存补充决策. vegetables typically use the 'cost-plus pricing' method, where the merchant usually sells damaged or grade-reduced vegetables at a discounted price. reliable demand forecasting for both inventory replenishment strategies and pricing decisions is crucial. from a consumer demand perspective, vegetable sales volumes are closely linked to time factors; meanwhile, from a supply perspective, vegetable varieties are particularly abundant during the 4-month-to-10-month season, making optimal product arrangement essential for maximizing sales space efficiency.

附件1包含了某商超经销六个蔬菜品类的商品数据；附件2和附件3分别包含有该商超从"2020年7月1日"至"2023年6月30日"各商品的销售流水明细以及批发价格的数据。

附件4 收录了各商品最近的损耗率数据，请依据附件中的数据及实际情况搭建相应的数学模型以解决以下问题：

问题 1 蔬菜类商品之间存在一定关联性，请深入研究蔬菜各类别及其单品的销售模式与相互联系

议题

议题

问题

为了科学地规划蔬菜商品的补货与定价方案，商超应收集哪些关键指标数据？这些数据在支撑上述规划方案方面发挥什么作用？请提供对此问题的看法及依据。

二、分析及建模思路

建议对蔬菜产品类别中的不同品种与个别的销售数量分布特征及其相互间的联系进行深入分析

（1）基本统计分析：首先要做的是进行基础的统计分析。我们需要分别从品类和单品两个维度进行销售数据分布的统计，并辅以柱状图等可视化工具展示数据分布情况。同时基于时间序列数据，在年度和月度维度上进行详细的变化趋势观察。此外我们还需要关注不同商品之间销量相关性分析同步增长与缩减的趋势观察以及保持稳定比例的变化特征

（2）相关性分析：通过三年间的详细销售数据记录表可以看出，在品类维度上计算皮尔逊相关系数；然后在单品维度上同样进行计算。值得注意的是，在考虑到各商品本身重量的不同特点时，在计算过程中可能需要先对原始数据进行标准化处理以消除量纲影响。通过观察各相关系数值的大小及其符号变化趋势来分析不同类别或产品线之间的相互关联情况

（3）关联规则算法：进一步深入研究并应用Apriori等算法进行商品销售组合的建模与分析工作。研究重点包括确定不同时间段（如每日或每月）内共同达到销售阈值的商品组合及其频繁项集构建；同时通过计算支持度和置信度等指标来评估商品间的关联强度与可靠性。

请基于品类制定补货计划，并研究各蔬菜品类的销售总量与基于成本加成的定价策略之间的关系。在此基础上，请制定各蔬菜品类未来一周（从2023年7月1日到7日）的日补货总量及相应的定价策略。通过这些策略实现商超的最大收益。

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三、免费获取完整思路

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