2023数模国赛C题问题假设

2023数模国赛C题问题假设是考虑商超以品类为单位做补货计划。根据引用，问题要求分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周（2023年7月1-7日）各蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。此外，引用提到已完成第一问的代码和求解结果，整理出了蔬菜各品类随着时间变化的销售量，并做出了这些蔬菜品类的皮尔森相关系数的热力图。而引用给出了商超在2020年7月1日至2023年6月30日的商品销售流水明细和批发价格的相关数据，还包括各商品近期的损耗率数据。综合以上引用内容，可以得出2023数模国赛C题问题的假设是在商超以品类为单位进行补货计划，并且需要考虑销售总量、成本加成定价、销售量的时间变化、皮尔森相关系数、销售流水明细、批发价格和商品损耗率等因素。

相关问题

2023数模国赛C题代码

很抱歉，我无法提供2023数模国赛C题的代码。根据提供的引用内容，这是一个关于销售预测和定价优化的问题，其中涉及了多个菜品的销售量、批发价格和销售价格的关系。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行分析和建模：

1. 首先，根据第一问的要求，使用适当的算法预测每个菜品的销售量和批发价格，针对7月1-7日的数据。
2. 接下来，根据第一问中与菜品A相关性在0.95以上的菜品C和菜品D，以及其他相关性较差的菜品，构建销售价格的关系式模型。自变量可以包括菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量是菜品A的销售价格。考虑到第三问的需求，还可以构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量，并标注好训练的模型及参数。
3. 在建立了销量、批发价格和销售价格的关系式模型后，根据第三问的需求，结合之前算出的7月1-7日各菜品的销量和批发价格，可以通过调用模型计算出最优的价格。
4. 最后，根据问题2的要求，可以分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

请注意，以上步骤仅提供了一个大致的解决思路，具体的代码实现需要根据具体的数据和模型选择进行编写。

2023数模国赛C题第三问

根据引用中的描述，第三问是关于寻优进货什么菜品以及多少量的问题。在解决这个问题之前，需要构建一个以销量和成本为基础的多维度定价模型，该模型的自变量包括不同菜品的销量和批发价格，因变量为菜品的销售价格。在构建模型时，需要考虑不同菜品之间的相关性。

根据引用中的内容，可以使用相关性的方法来确定不同菜品之间的关联程度。可以设定一个相关性值的阈值，将与之相关性较大的菜品找出来，并将其作为模型的自变量之一。根据引用的描述，相关性研究主要关注人们对于不同菜品间需求的共性，即某些菜品的销量与其他菜品的销量存在一定的相关性。这些相关性的结果可以作为第一问中相关性较大的菜品指标，为后续研究提供基础。

基于以上分析，可以将第三问的解答分为以下步骤：
1. 首先，根据第一问中的相关性分析结果，确定与目标菜品相关性较大的其他菜品。
2. 基于第一问的工作，建立销量、批发价格与销售价格的关系模型。自变量包括目标菜品的销量和批发价格，以及与目标菜品相关性较大的其他菜品的销量和批发价格。
3. 对于每个相关性较大的菜品，建立相应的关系模型，并记录训练的模型及参数。
4. 根据第二问中设定的阈值，确定与目标菜品相关性较大的菜品。
5. 结合前面计算得到的7月1-7的菜品销量和批发价格数据，利用建立的关系模型计算目标菜品的销售价格。
6. 最后，根据优化的目标，综合考虑相关性较大的菜品的销售价格和其他因素，进行进货决策。

以上是针对2023数模国赛C题第三问的解答步骤，通过构建多维度的定价模型，并考虑不同菜品间的相关性，可以辅助进行寻优进货的决策。