问题重述：考虑商超以品类为单位做补货计划，请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成 定价的关系，并给出各蔬菜品类未来一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日补货总量和定价策略， 使得商超收益最大。

问题重述是要分析商超以品类为单位的补货计划中，蔬菜品类的销售总量与成本加成定价之间的关系，并给出未来一周（2023年7月1-7日）各蔬菜品类的补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。

为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行分析和决策制定：

1. 首先，将销售数据和成本数据按照蔬菜品类进行合并，以便进行品类级别的分析。可以计算每个品类的销售总量和平均成本加成定价。

2. 接下来，通过绘制销售总量和成本加成定价之间的散点图，可以观察到它们之间的趋势和关系。可能存在正相关、负相关或无关的情况。

3. 可以使用线性回归分析来量化销售总量与成本加成定价之间的关系。通过拟合线性模型，可以得到系数和截距，进一步了解它们对销售总量的影响。

4. 根据分析结果，制定每个蔬菜品类的补货总量和定价策略。可以根据销售总量和成本加成定价之间的关系，设定合适的补货总量和定价水平，以实现最大化商超收益的目标。

需要注意的是，商超还需要考虑其他因素，如市场需求、供应情况、竞争对手的定价策略等。这些因素也应该纳入考虑范围，以制定更全面和有效的补货和定价决策。

总结起来，问题重述要求分析商超以品类为单位的补货计划中蔬菜品类的销售总量与成本加成定价之间的关系，并给出未来一周各蔬菜品类的补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。可以通过合并数据、绘制散点图、进行线性回归分析和制定策略来解决这个问题。同时还需要考虑其他因素，以制定更全面和有效的决策。