2023高教社杯数学建模C题思路代码 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

题目中提到的问题涉及到蔬菜类商品的自动定价与补货决策。在这个问题中，我们可以根据附件1中的商品信息、附件2中的销售流水明细数据、附件3中的蔬菜类商品的批发价格以及附件4中的损耗率来进行分析和决策。

首先，我们需要导入所需的包，并读取附件中的数据。在代码中，我们使用pandas库读取数据，并使用LabelEncoder对分类变量进行编码，以便后续分析。

接下来，我们可以对销售流水明细数据进行处理，包括根据销售日期进行重采样，计算每个品类在每个季度的销售量。这可以通过对销售数据按分类名称和季度进行分组，然后计算销售量的和。

然后，我们可以可视化不同蔬菜品类销售量的变化趋势。这可以通过使用Matplotlib库中的plot函数来绘制每个品类在每个季度的销售量，并使用图例标识不同的品类。

最后，我们可以根据分析结果进行自动定价与补货决策。这可能涉及到根据销售量、批发价格和损耗率来确定合理的售价和补货策略。具体的决策方法可以根据具体情况而定，比如可以使用机器学习算法来预测销售量和补货需求，或者基于经验和市场情况进行决策。

综上所述，通过对附件中的数据进行处理和分析，我们可以得到蔬菜类商品的自动定价与补货决策的思路和代码。具体的分析和决策方法可以根据实际情况进行调整和优化。

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2023高教社杯 国赛数学建模C题思路 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

根据引用给出的信息，2023高教社杯国赛C题的题目是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的根据引用提供的信息，问题2要求考虑商超以品类为单位做补货计划，并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）的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

可见，这道题目要求参赛者设计一个算法来自动定价和补货决策，以最大化商超的收益。具体的思路和代码实现请参考引用中的相关内容。

2023高教社杯 国赛数学建模B题思路 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

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。
为了分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系，我们可以使用Apriori关联分析算法。这个算法能够帮助我们发现商品之间的相关性，包括品类之间的关联以及单品之间的关联。通过分析销售流水明细数据，我们可以得到每个蔬菜品类和单品的销售量数据。然后，我们可以使用Apriori算法来计算每个品类和单品之间的关联规则，得出它们之间的关联度和支持度。这样我们就可以了解到不同蔬菜品类和单品之间的销售量分布规律以及它们之间的相互关系。