问题1:
回答：通过对附件1中6个蔬菜品类的商品信息进行整理，统计各品类的销售量，然后通过时间序列分析方法(如ARIMA、VAR等)来探究销售量之间的关联性。同时，我们还需要考虑各单品之间的关联性，可以通过对附件2和附件3中的数据进行分析，找出可能影响销售量的因素，如促销活动、季节性因素等。最后，我们可以建立一个数学模型，描述蔬菜各品类及单品销售量之间的相互关系。
问题2:
思路：首先，我们需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。我们可以通过对附件2中的数据进行分析，找出不同品类商品的销售总量与批发价格之间的关系。然后，根据成本加成定价法，计算出各品类的成本加成定价。接下来，我们需要考虑未来一周的市场需求情况，可以通过对附件4中的损耗率数据进行预测，得到未来一周各品类商品的需求量。最后，我们可以设定一个目标收益值，通过优化算法(如线性规划、整数规划等)求解使得商超收益最大的日补货总量和定价策略。
问题3:
思路：首先，我们需要分析在满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下，如何控制可售单品总数在27-33个之间。我们可以通过对附件2中的数据进行分析，找出不同品类商品的销售总量与批发价格之间的关系。然后，根据成本加成定价法和最小陈列量要求，计算出各品类的日补货量。接下来，我们需要考虑如何在尽量满足市场需求的前提下，使得商超收益最大。这可以通过对附件4中的损耗率数据进行预测，得到未来一周各品类商品的需求量，并结合前面计算出的日补货量进行优化求解。
问题4:
除了已经提供的附件1、附件2、附件3和附件4外，商超还需要收集以下相关数据：
1. 各品类蔬菜商品的市场价格走势数据；
2. 竞争对手的产品信息和价格策略；
3. 消费者的购买行为和偏好数据；
4. 天气、季节等因素对蔬菜商品销售的影响数据；
5. 政策法规、市场环境等因素对蔬菜商品销售的影响数据。
这些数据可以帮助商超更全面地了解市场情况和竞争态势，从而制定更合理的补货和定价策略。例如，市场价格走势数据可以帮助商超了解产品价格的变化趋势，以便及时调整定价策略；消费者购买行为和偏好数据可以帮助商超了解目标客户的需求特点，从而制定更有针对性的营销策略；天气、季节等因素对蔬菜商品销售的影响数据可以帮助商超预测未来的销售情况，以便提前做好备货准备；政策法规、市场环境等因素对蔬菜商品销售的影响数据可以帮助商超了解行业发展趋势和风险因素，从而制定更稳健的发展策略。
详细思路以及代码等更多内容请前往文末公众号回复”国赛“获取。