全国大学生数学建模C题：蔬菜商品自动定价与补货研究

资源摘要信息:"本文研究了基于优化模型的蔬菜类商品自动定价与补货决策问题。首先，通过对蔬菜类商品销售历史数据的预处理，包括分类汇总、交叉分析、绘制直方图、箱线图等，进行了描述性统计和相关分布规律分析。其次，利用Pearson相关系数分析了不同品类之间的相互关系，通过聚类分析探讨了不同单品之间的相关性。针对问题二，采用线性回归分析各品类蔬菜销售量与成本加成定价的函数关系，并通过ARIMA时间序列预测未来一周的成本加成定价，为非线性目标优化提供数据支持。研究涉及的标签包括毕业设计、软件/插件、数学建模、自动定价和补货决策。文件名称列表中的'CUMCM2023_C'可能代表了某个特定的文件或数据集名称，暗示了它与2023年某个数学建模竞赛相关。" 1. 蔬菜类商品销售数据分析：文章开始时提到了对销售历史数据的预处理工作，这是数据分析的第一步。预处理包括了分类汇总和交叉分析，其目的是为了整理数据，确保数据质量和可用性。分类汇总是按照一定的分类标准对数据进行汇总，交叉分析则可以揭示不同分类之间的关系。 2. 描述性统计与分布规律分析：在对数据进行预处理之后，作者绘制了直方图和箱线图以对不同品类或单品的销售量进行描述性统计和分布规律的分析。描述性统计可以提供数据的基本特征，比如均值、中位数、最大值、最小值和标准差等。直方图和箱线图是常用的图形化工具，能够直观展示数据的分布特征。 3. 相关性分析：使用Pearson相关系数对不同品类间的相互关系进行分析是本文的另一个重要内容。Pearson相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标，其值介于-1到1之间，接近1或-1表示高度相关，接近0表示无关。 4. 聚类分析：由于涉及到的单品数量较多，聚类分析被用来分析不同单品之间的关系。聚类分析是一种将数据集中的样本根据其特征分为多个类别或簇的方法。通过K-means算法进行聚类，能够发现数据中的自然分组。 5. 线性回归与ARIMA时间序列预测：在研究定价与销售量的关系时，使用线性回归模型拟合出了成本加成定价与销售量之间的函数关系。线性回归是统计学中一种用来预测或估计两个或多个变量间关系的方法，其中最常用的是最小二乘法。 ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）用于时间序列数据的预测，通过历史数据预测未来的销售量或价格。ARIMA模型将预测问题分解为三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。 6. 非线性目标优化：文章提及利用ARIMA模型预测的数据来进行非线性目标优化。在优化问题中，非线性目标优化是一个复杂的问题，通常涉及到多个变量和约束条件。在自动定价与补货决策的背景下，非线性优化旨在找到最优的定价和补货策略，以最大化收益或满足其他业务目标。 7. 应用标签解读：标签中的“毕业设计”表明该作品可能是一个大学生的毕业项目。“软件/插件”暗示可能有配套的软件工具或插件用于实际应用。“数学建模”是使用数学方法解决实际问题的过程，通常包括建立模型、求解、分析和验证。“自动定价”是指利用算法自动设置商品价格的过程。“补货决策”则涉及到根据预测和实际需求做出补货量的决策。 8. 文件名称列表解读：文件名“CUMCM2023_C”可能代表了与2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛相关的文件。CUMCM是“中国大学生数学建模竞赛”的缩写，该竞赛旨在提高大学生解决实际问题的能力，培养创新意识和团队协作精神。文件名中的"C"可能代表该文件属于竞赛题目C题相关的内容。