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第二问

根据引用的提问，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（2023年7月1-7日）各蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

1. 首先，我们需要分析附件2中给出的销售流水明细数据。这些数据可以提供蔬菜品类的销售量信息。

2. 接下来，我们需要计算每个蔬菜品类的销售总量。通过将销售流水明细数据按蔬菜品类进行汇总，我们可以得到每个品类的销售总量。

3. 接着，我们需要分析成本加成定价与销售总量的关系。成本加成定价是指在商品的成本基础上加上一定的利润率来确定售价。通过分析商品的成本加成定价与其销售总量之间的关系，我们可以确定不同销售总量下的定价策略。

4. 在得到定价策略后，我们可以根据商超的需求，在未来一周内制定每个蔬菜品类的日补货总量。这可以基于历史销售数据和市场需求的分析来确定。

5. 最后，我们需要通过优化模型来确定使商超收益最大化的定价和补货策略。可以使用数学建模方法，将销售总量、定价和补货总量作为目标函数，考虑限制条件如可售单品总数和最小陈列量等，通过求解模型来得到最优解。

综上所述，通过分析销售流水明细数据，计算销售总量，分析成本加成定价与销售总量的关系，并结合商超需求和优化模型，可以得出未来一周各蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以实现商超收益的最大化。

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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。