2023数学建模国赛C题高质量思路

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C题更新4种保奖思路+代码+运行结果+可视化图表等（后续会更新，

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。

第一问：首先对附件2中的数据进行预处理，可以按照月维度统计下销量情况，数据太少的可以剔除，觉得可以留下来的但是有有数据缺失的可以插值处理下，数据做一下平滑处理最好，这种实测数据波动都挺大的，能拿到它的趋势就挺好的了。

这里不做聚类，做相关性就好了，这里主要研究的是人们对于不同菜品间的需求共性，就好比买了韭黄买肉的概率就大，第一问其实就基于各个菜品的历史销量角度研究各个菜品对于从需求层面上的相关性，为后文研究补充菜品策略做铺垫，

后面怎么去补充一菜品这里给各位解释一下，进货的单品不可能每一种都进，后面问也说了种类数有限制，有的单品确实利润很不错，但是单独卖可能达不到太大收益，但是搭配其他菜品，收益就会得到很大提高，可能有的人不懂，我就举一个简单的例子，鱼香肉丝，是不是会搭配好几种菜，如果市场上只卖茄子，或者莴笋，消费者对这个菜品的需求就会降低。

相关性的方法很多，大家也不必去纠结后面问寻优的结果不同，第一问相关性的结果就决定了后面问的需求场景，逻辑没错就行。最后还需要做的就是，设置一个相关性值的阈值，把每种菜品与之相关性较大的找出来，第二问需要构建，后面问都要用。

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

第二问：先做单独每个指标的预测模型，把7月1-7的数据（销量、批发价格）搞出来，数据肯定是有一定的周期性的，具体使用什么算法可以自己选择，然后用7月之前的数据建立销量、批发价格与销售价格的关系式模型。注意这里一定要用到第一问与其相关性比较大菜品指标，怎么构建这个关系式模型，因为第三问是寻优进货什么菜品以及多少量，得把第一问的工作联系起来，比如说菜品A相关性在0.95以上的有菜品C和菜品D那么在建立这个销量、批发价格与销售价格的模型的时候，自变量是菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量是菜品A的销售价格，考虑到第三问寻优不可能都会选择菜品A、C、D，所以这里还要构建A和C、A和D、还有单独A的指标（有的菜品与其他的相关性比较差）作为自变量的情况，并标注好训练的模型及参数，第三问调用计算就可以了。肯定不可能只考虑单个菜品的，不然第一问白做，按这个思路来做逻辑也更好，这就是一个以销量和成本构建的多维度的定价模型，有了这个模型结合前面算出的7月1-7的个菜品销量、批发价格，算出他的价格就可以了。

这是模型准备，接下来是寻优补货量，来使得收益最大化

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