全国大学生数学建模竞赛优秀项目：蔬菜定价与补货策略

资源摘要信息:"本文档是关于参加2023年全国大学生数学建模竞赛的作品，主题为“蔬菜类商品的自动定价与补货决策”。本作品主要由两部分内容组成：一是相关论文，二是源代码。论文部分详细阐述了作者如何使用数学建模方法来解决商超蔬菜类商品的自动定价和补货问题，源码部分则提供了实现这些模型的具体编程实现。 在描述中提到，本作品适用于不同学习水平的学习者，无论是初学者还是有一定基础的进阶学习者。它可以用作毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或者初期项目立项的参考。这表明作品具有一定的实用性和教学价值。 项目介绍部分详细说明了作者如何收集和分析商超蔬菜商品的销售数据，以此来进行补货和定价决策。文章首先介绍了如何根据销售量累积贡献率对数据进行清洗，以及如何剔除退货流水来降低分析难度。之后，通过统计每一单品和每一品类的日销售量，分析其随时间的分布规律，并对每个单品及品类进行Spearman相关性分析，来探讨它们之间的相互关系以及周期性变化特征。 针对定价和补货问题，作者构建了包含多个变量的商超收益模型，如成本利润率和折扣系数等，并参考加成定价法，以寻找最大收益为目标来确定补货量与定价。文章对如何构建模型和选择变量进行了详细解释，展示了使用数学建模来解决实际问题的过程。 标签部分列出了几个关键词，包括“毕业设计”、“软件/插件”、“自动定价”、“补货决策”和“数学建模”。这些关键词揭示了作品的主要内容和适用领域，指明了其在学术研究和实际应用中的重要性。 最后，文件名称列表中的“2023CUMCM-main”表明这是一个与2023年全国大学生数学建模竞赛相关的主文件夹，其中可能包含了用于解决问题的所有相关文件，如论文稿件、源代码、数据集和任何辅助文件。 结合上述信息，可以提炼出以下知识点： 1. 数学建模在商业决策中的应用：通过具体的案例分析，理解数学建模在解决实际商业问题中的重要性和实用性，例如自动定价和补货决策。 2. 数据预处理技术：了解如何根据特定的业务需求对原始数据进行清洗和筛选，例如依据销售量累积贡献率对商品数据进行降序排列并取前95%，以及剔除退货流水。 3. 商品销售数据分析：学习如何对日销售数据进行时间序列分析和Spearman相关性分析，来发现销售量分布的规律性和不同商品间的相互关系。 4. 商超收益模型构建：掌握如何根据成本、利润率、折扣系数等因素构建模型，并应用加成定价法来确定商品的最佳补货量和定价策略。 5. 编程实现数学模型：掌握通过编程语言实现数学模型的具体方法，包括算法设计、模型求解以及结果的可视化展示。 6. 毕业设计与项目立项：理解如何将数学建模作品转化为毕业设计或项目立项的素材，以及在学术研究和实际工程中如何应用数学建模成果。 7. 实际案例研究：通过本作品的分析，了解如何将数学建模理论与实际商业案例结合，提升解决复杂问题的能力。"