某电视机分销商针对仓库中某种型号的电视机制定库存策略，订货需求服从正本假定无论何时，分销商发出电视机的订单，都需要支付一笔订货固定成本4500元，这个成本与订货批量无关。分销商购买每台电视机的成本为250元，平均库存持有成本是产品成本的18%。补货提前期为2个星期（每个月有4个星期)。十二个月的销售数据分别是200，152，100，22，287，176，151，198，246，309，98，156。要保证97%的服务水平，求经济订货批量，再订货点，最大库存水平，平均库存水平。

首先，我们需要计算出该电视机的平均销售量和标准差。

平均销售量 = （200+152+100+22+287+176+151+198+246+309+98+156）/12 = 166.17 台/月

标准差 = SQRT(((200-166.17)^2+(152-166.17)^2+...+(156-166.17)^2)/11) = 72.06 台/月

根据正本模型，在保证97%的服务水平的情况下，经济订货批量为：

EOQ = SQRT((2*4500*166.17)/(0.18*250)) = 215.37 台/批

再订货点 = 平均销售量 * 补货提前期 = 166.17 * 2 = 332.34 台

最大库存水平 = 经济订货批量 + 再订货点 - 平均销售量 = 215.37 + 332.34 - 166.17 = 381.54 台

平均库存水平 = 经济订货批量 / 2 + 再订货点 - 平均销售量 = 215.37 / 2 + 332.34 - 166.17 = 291.81 台

因此，该分销商应该以经济订货批量215台，再订货点332台的策略进行库存管理，最大库存水平为382台，平均库存水平为292台。

相关问题

某电视机分销商针对仓库中某种型号的电视机制定库存策略，订货需求服从正本假定无论何时，分销商发出电视机的订单，都需要支付一笔订货固定成本4500元，这个成本与订货批量无关。分销商购买每台电视机的成本为250元，平均库存持有成本是产品成本的18%。补货提前期为2个星期（每个月有4个星期)。要保证97%的服务水平

针对这个情况，我们可以采用经典的库存模型，即基于需求不确定性的经济批量模型。该模型的目标是在尽量降低库存持有成本和订货固定成本的前提下，满足一定的服务水平。

首先，我们需要确定一些参数：

- 需求率（单位时间内需要的电视机台数）：可以通过历史销售数据进行估计，假设为每个星期需要100台电视机。
- 订货固定成本：4500元。
- 购买成本：250元/台。
- 持有成本：250元/台 * 18% = 45元/台/星期。
- 补货提前期：2个星期。

接下来，我们可以使用以下公式来计算经济批量（EOQ）：

EOQ = sqrt((2 * D * S) / H)

其中，D表示需求率，S表示订货固定成本，H表示持有成本。代入上述参数后，可以得到：

EOQ = sqrt((2 * 100 * 4500) / 45) ≈ 424

也就是说，每次订货的数量应该为424台，这样可以在尽量降低库存持有成本和订货固定成本的前提下，达到一定的服务水平。

最后，我们需要确定安全库存的水平，以保证97%的服务水平。根据补货提前期和需求率，可以计算出每个星期的标准差为：

sigma = sqrt(2 * 100 * 2) ≈ 20

然后，可以使用正态分布表（或者计算机软件）来查找对应于97%服务水平的z值。在本例中，z值大约为2.05。因此，安全库存的水平为：

safety stock = 2.05 * 20 = 41

也就是说，分销商需要保持至少41台电视机的库存，以满足97%的服务水平要求。当库存水平降至这个水平以下时，需要及时补货。

分销商消费记录数据分析思路

分析分销商的消费记录数据可以帮助你了解他们的消费行为、市场表现和潜在机会。以下是一些可以考虑的分析思路：

1. 消费趋势分析：通过对消费记录数据进行时间序列分析，可以观察到分销商的消费趋势，例如季节性变化、月度或年度增长率等。这可以帮助你了解他们的购买习惯和消费行为的变化。

2. 分销商排名分析：通过计算每个分销商的消费金额或销售额，可以将他们进行排名，并识别出最具贡献的分销商。这可以帮助你确定哪些分销商对业绩的影响最大，以及哪些分销商可能需要更多关注和支持。

3. 地理分布分析：通过将分销商的消费记录数据与地理位置信息结合起来，可以进行地理分布分析。这可以帮助你了解不同地区的消费情况，发现潜在的地区市场机会或研究市场渗透度。

4. 产品类别分析：将消费记录数据按照产品类别进行分组，并分析每个分销商在不同产品类别上的消费情况。这可以帮助你识别出每个分销商对不同产品类别的偏好和需求，以便优化产品组合和定位策略。

5. 消费者细分分析：通过分析分销商的消费记录数据，可以识别出不同类型的消费者群体。可以根据消费频率、消费金额、购买行为等指标将分销商进行细分，并针对不同的消费者群体制定个性化的营销策略。

6. 增长机会分析：通过挖掘消费记录数据，可以发现潜在的增长机会。例如，识别出低消费但潜力巨大的分销商，或者发现一些特定产品类别的销售额增长较快的分销商。这可以帮助你制定针对性的增长策略和销售推广计划。

以上是一些常见的数据分析思路，具体的分析方法和技术可以根据你的数据特点和业务需求进行调整和扩展。使用数据分析工具（如Excel、Power BI等）能够更方便地进行这些分析，并生成可视化报告以支持决策和战略规划。