基于价格弹性蔬菜类商品自动定价与补货决策研究

数学建模在蔬菜类商品自动定价与补货决策中的应用 数学建模是指使用数学方法和技术来描述、分析和解决实际问题的过程。在蔬菜类商品自动定价与补货决策中，数学建模可以发挥着重要作用。 首先，基于数据高维、庞杂的特征对其进行整合、分析与清洗。这包括对多个附件自然连接的处理、对不同变量进行One-hot编码与时间序列处理、将进货销货信息按日/周/月/年聚合等。这些步骤可以将原始数据转换为有价值的信息，例如供应时间、同货异源、折扣退货的分析等。 然后，对整合完成的数据挖掘更多信息，实现蔬菜单品的常年性、季节性、时令性分类。这一步骤可以帮助我们更好地了解蔬菜类商品的销售规律和特点。 在问题一中，本文将问题聚焦为探究销售量的时间分布规律、销售分布规律以及相关关系，并从多个时间颗粒维度分析总体、类别、个体的综合信息。这一步骤可以帮助我们更好地了解蔬菜类商品的销售规律和特点。 在问题二中，本文选取经济学指标构建双对数需求模型对价格弹性进行估计，结果发现六种品类的销量与定价均呈现出或大或小的负相关性。这一步骤可以帮助我们更好地了解价格弹性的影响和蔬菜类商品的销售规律。 在问题三中，本文对确定的可售单品进行滞销过滤、并以单品销量与销售次数为依据采用VIKOR评价方法确定其需求值，初步确定了40个预选目标。这一步骤可以帮助我们更好地了解蔬菜类商品的需求规律和特点。 在问题四中，本文参照在预测与分析中出现的问题、实际经验认知、经济学领域相关文献，从定价方法的角度提出三点兼顾成本、竞争与需求的数据采集建议。这一步骤可以帮助我们更好地了解蔬菜类商品的定价规律和特点。 本文使用数学建模和数据挖掘技术对蔬菜类商品的销售规律和特点进行了深入分析，并提出了自动定价与补货决策的方案。这一步骤可以帮助蔬菜类商品的供应商和零售商更好地了解市场需求、调整生产和销售策略、提高销售额和利润。 数学建模在蔬菜类商品自动定价与补货决策中的应用可以带来多种益处，例如： * 帮助蔬菜类商品的供应商和零售商更好地了解市场需求和销售规律 * 帮助蔬菜类商品的供应商和零售商调整生产和销售策略，提高销售额和利润 * 帮助蔬菜类商品的供应商和零售商降低成本和风险，提高效率和竞争力 数学建模在蔬菜类商品自动定价与补货决策中的应用是非常重要的，可以帮助蔬菜类商品的供应商和零售商更好地了解市场需求和销售规律，提高销售额和利润，并降低成本和风险。