2023 数模国赛 C

2023 数模国赛 C是一个关于商超蔬菜品类补货计划和定价策略的问题。问题1要求分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系，问题2则需要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，使得商超收益最大。而问题3则要求构建一个以销量和成本为基础的多维度定价模型，利用模型结合之前算出的7月1-7日的销量和批发价格，计算出最优价格。

根据引用，问题3中的定价模型需要考虑不同菜品的相关性，并将其作为自变量。例如，如果菜品A与菜品C和菜品D的相关性在0.95以上，那么在构建销量、批发价格与销售价格的关系式模型时，自变量可以是菜品A、C、D的销量和批发价格，而因变量是菜品A的销售价格。为了考虑到第三问的寻优过程，还需要将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。这样，结合这个模型和之前算出的7月1-7日各菜品的销量和批发价格，就可以计算出最优的价格。

在问题2中，商超以品类为单位进行补货计划。因此，需要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，以实现商超收益最大化。根据引用，可以通过分析销售总量与成本加成定价的关系，确定定价策略。然后根据定价策略和销售预测，计算出未来一周每天的补货总量和定价。

综上所述，2023 数模国赛 C问题涉及到构建多维度的定价模型、分析销量与成本加成定价的关系、以及给出补货总量和定价策略。通过运用适当的算法和模型，结合相关数据和指标，可以得出最优的定价和补货策略，从而实现商超的收益最大化。

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题思路

根据引用，2023数模国赛C题的思路可以总结如下：
1. 第一问：先建立每个指标的预测模型，预测7月1-7日的销量和批发价格。可以选择适合的算法进行预测。
2. 使用第一问中与菜品销量和批发价格相关性较大的菜品指标，构建销量、批发价格和销售价格的关系式模型。
3. 在模型中考虑自变量为菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量为菜品A的销售价格。并且还要考虑单独菜品A、菜品A和菜品C、菜品A和菜品D的指标作为自变量的情况。
4. 标注好训练的模型及参数，以便于第三问进行调用计算。
5. 第三问：根据建立的多维度的定价模型，结合7月1-7日的菜品销量和批发价格，计算出菜品的价格。
6. 考虑到不只考虑单个菜品，可以根据菜品的历史销量角度研究各个菜品之间的需求相关性，为后续的研究提供补充菜品策略的铺垫，但不需要进行聚类分析，只需研究相关性即可。引用
7. 问题2要求分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以实现商超的最大收益。引用
综上所述，2023数模国赛C题的思路主要包括预测模型的建立、多维度定价模型的构建、菜品之间的需求相关性分析以及销售总量与成本加成定价的关系分析。同时，需要注意在第一问和第三问中结合具体问题进行细致的讨论和计算。