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问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间有几率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。
要分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系，可以首先利用附件中的销售流水明细数据来进行统计和分析。以下是一些步骤和方法：
1. 销售量分布规律：针对每个蔬菜品类和单品，计算它们在不同日期的销售量，然后可以绘制销售量的时间序列图。
2. 销售量的相关性：*可以计算不同蔬菜品类或单品之间的销售量的相关性。使用相关系数来衡量它们之间的线性关系。如果相关系数接近1或-1，表示它们之间有强烈的正相关或负相关关系。
3. 销售量的分布统计：对于每个蔬菜品类或单品，计算其销售量的统计数据，如平均销售量、最大销售量、最小销售量、销售量的标准差等。
4. 销售量的季节性分析：使用季节性分析方法，如季节性分解或周期性分析，来确定销售量的季节性模式。
5. 销售量的趋势变化分析：利用时间序列分析方法，如移动平均法或指数平滑法，来识别销售量的趋势。
6. 销售量的影响因素：考虑可能会影响销售量的因素，如促销活动、天气变化、节假日等。
通过以上分析，能得出关于不同蔬菜品类和单品销售量的分布规律和相互关系的结论。
问题 2 ：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。
要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并确定未来一周的日补货总量和定价策略以最大化商超的收益，有必要进行以下步骤：
1. 对于每个蔬菜品类，从附件2中获取历史销售数据（2020年7月1日至2023年6月30日）。
2. 计算每个品类的销售总量，可以按月或按季度进行汇总，以观察销售趋势。
3. 计算每个品类的总成本，成本包括进货成本和经营成本（如运输成本、储存成本等）。
4. 根据成本和销售总量，计算每个品类的毛利润（销售总收入减去总成本）。
2. 制定每个品类的日补货总量，能够准确的通过历史销售数据和销售预测来确定。确保库存足够满足需求，但避免过多的库存浪费。
3. 制定每个品类的定价策略，一般都会采用成本加成定价方法。考虑品类的毛利润率、市场需求、竞争情况和顾客的价格敏感度。定价策略应能最大限度地提高毛利润。
每个品类的详细情况可能不同，因此就需要根据每个品类的特点和历史数据来制定补货和定价策略。此外，利润最大化不仅取决于销售和定价策略，还受到成本管理、库存控制和市场之间的竞争等因素的影响，因此就需要考虑多个因素来做出决策。建议使用优化算法或数学规划方法来找到最佳的补货和定价策略。
问题 3 ：因蔬菜类商品的销售空间存在限制，商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可售单品总数控制在 27 -33 个，且各单品订购量满足最小陈列量 2.5千克 的要求。根据 2023年 6月 24-30日的可售品种，给出 7月 1日的单品补货量和定价策略 ，在尽量满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。
要制定单品的补货计划，以控制可售单品总数在27到33个之间，并满足最小陈列量要求（2.5千克），同时最大化商超的收益，能够使用以下步骤：
1. 针对2023年6月24日至30日的可售品种，列出所有可供选择的单品。
- P_i：单品$i$的定价策略（以百分比表示的成本加成，例如，如果成本为10元，定价策略为20%，则售价为12元）
使用线性规划或其他优化算法来求解上述数学模型，以找到最佳的单品补货量和定价策略，以最大化商超的总收益。这将提供7月1日的单品补货计划。
问题 4 ：为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还需要采集哪些有关数据，这一些数据对解决以上问题有何帮助，请给出你们的意见和理由。思路和代码下载见文末地址
附件 1 6个蔬菜品类的商品信息附件 2 销售流水明细数据附件 3 蔬菜类商品的批发价格附件 4 蔬菜类商品的近期损耗率注 (1) 附件 1中，部分单品名称包含的数字编号表示不同的供应来源。
(2)附件 4中的 损耗率反映了近期商品的损耗情况，通过近期盘点周期的数据计算得到。
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