Introducción a las preguntas de la competencia.
En los supermercados de alimentos frescos, la vida útil de los productos vegetales en general es relativamente corta y la calidad se deteriora con el aumento del tiempo de venta. Si la mayoría de las variedades no se venden el mismo día, no se pueden revender al día siguiente. Por ello, los supermercados suelen reabastecerse todos los días en función del histórico de ventas y demanda de cada producto.
Dado que en los supermercados se venden muchas variedades de hortalizas de diferentes orígenes, y el horario de compra y transacción de las hortalizas suele ser entre las 3:00 y las 4:00 de la mañana, los comerciantes deben hacerlo sin conocer exactamente los artículos específicos ni los precios de compra. Tome decisiones de reabastecimiento para cada categoría de vegetales ese día. El precio de las verduras generalmente adopta el método de "precio de costo más precio", y los supermercados suelen ofrecer descuentos para productos que han sido dañados durante el transporte o han deteriorado su calidad. Un análisis confiable de la demanda del mercado es particularmente importante para las decisiones de reabastecimiento y fijación de precios. Desde el lado de la demanda, suele existir una cierta correlación entre el volumen de ventas de hortalizas y el tiempo; desde el lado de la oferta, la variedad de la oferta de hortalizas es relativamente abundante de abril a octubre, y las restricciones en el espacio de venta de los supermercados hacen razonable La combinación de ventas se vuelve extremadamente importante.
El Anexo 1 brinda información de productos de seis categorías de vegetales distribuidos por un determinado supermercado, los Anexos 2 y 3 brindan respectivamente los detalles de ventas y las ventas de cada producto en el supermercado del 1 de julio de 2020 al 30 de junio de 2023. Datos relevantes sobre precios mayoristas; El Apéndice 4 proporciona los datos recientes sobre la tasa de pérdidas de cada producto. Establezca un modelo matemático basado en el archivo adjunto y la situación real para resolver los siguientes problemas:
Pregunta 1 Puede haber ciertas correlaciones entre diferentes categorías o productos individuales de productos vegetales. Analice los patrones de distribución y las interrelaciones del volumen de ventas de varios vegetales. categorías y productos individuales.
Pregunta 2 Considerando que los supermercados hacen planes de reabastecimiento por categorías, analice la relación entre el volumen total de ventas de cada categoría de vegetales y el precio de costo plus, y brinde el pronóstico para cada categoría de vegetales en la próxima semana (del 1 al 7 de julio de 2023) El volumen total de reabastecimiento diario y la estrategia de precios maximizan las ganancias de los supermercados.
Pregunta 3: Debido al limitado espacio de venta de productos vegetales, el supermercado espera desarrollar aún más un plan de reabastecimiento para productos individuales, que requiere que el número total de productos individuales disponibles para la venta se controle entre 27 y 33 y que la cantidad del pedido de Cada producto individual cumple con el requisito de cantidad mínima de exhibición de 2,5 kg. Con base en las variedades disponibles para la venta del 24 al 30 de junio de 2023, se brinda el volumen de reposición de producto único y la estrategia de precios el 1 de julio, con el fin de maximizar las ganancias de los supermercados y tiendas al mismo tiempo que se intenta satisfacer la demanda del mercado de varios tipos de productos vegetales.
Pregunta 4 Para tomar mejores decisiones sobre reabastecimiento y fijación de precios para los productos vegetales, ¿qué otros datos relevantes deben recopilar los supermercados? ¿Cómo pueden estos datos ayudar a resolver los problemas anteriores? Por favor, proporcione sus opiniones y razones.
Anexo 1 Información de producto de 6 categorías de vegetales
Anexo 2 Datos de ventas detallados
Anexo 3 Precio al por mayor de productos vegetales
Anexo 4 Tasa de pérdida reciente de productos vegetales
Nota (1) En el Apéndice 1, los números incluidos en algunos nombres de artículos indican diferentes fuentes de suministro.
(2) La tasa de pérdida en el Apéndice 4 refleja la pérdida reciente de bienes y se calcula a partir de los datos del ciclo de inventario reciente.
Todas las ideas tienen un total de 30 a 40 páginas.
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Por ejemplo:
describe brevemente la idea general de resolver el problema, el primer párrafo es conciso y conciso. Por ejemplo, este artículo se basa en qué tipo de fondo del problema, qué tipo de modelado, qué tipo de efectos económicos y prácticos, qué tipo de estrategias se derivan, etc. Principalmente una combinación de breves antecedentes y efectos prácticos.
Con respecto al problema uno, aquí hay una descripción de la idea general para resolver el problema uno, qué métodos se utilizan, qué ideas existen, qué tipo de algoritmo modelo se utiliza para modelar el problema y los resultados directos obtenidos, por ejemplo, la precisión. y se pueden explicar los parámetros de algunos modelos. Al final, a través de este método de solución, qué tipo de efecto se puede lograr y el problema se puede resolver de manera práctica. Lo que aquí debería estar en negrita debe estar en negrita.
Respecto a la pregunta dos se utiliza la misma descripción del efecto y pasos, lo único que hay que tener en cuenta aquí es que si el problema es progresivo hay que explicar que los resultados basados en la solución de la pregunta uno se aplican a la pregunta dos. .
Con respecto a la pregunta tres, el proceso específico es el anterior. Esta no es solo una descripción de este problema, sino también una apropiada...
Análisis de ideas
Análisis de estrategia de fijación de precios y reposición de productos vegetales.
En el entorno empresarial moderno, formular correctamente las estrategias de fijación de precios y reabastecimiento de productos es fundamental para el éxito de los comerciantes. En este análisis, nos centramos en las estrategias de reabastecimiento y precios de los productos vegetales en los supermercados y llevamos a cabo una discusión en profundidad a través de un enfoque basado en datos.
- Análisis de correlación de ventas de productos vegetales.
Primero, para comprender mejor la correlación de ventas entre diferentes vegetales, adoptamos el algoritmo de análisis de correlación a priori. Este es un algoritmo comúnmente utilizado en el análisis de la canasta de mercado para encontrar combinaciones de artículos que a menudo aparecen juntos. Descubrimos que las combinaciones de múltiples vegetales a menudo aparecen juntas en las ventas, lo que proporciona a los comerciantes pistas sobre las promociones de combinaciones de productos.
Además del análisis de correlación, también realizamos análisis de series temporales del volumen de ventas, análisis de mapas de calor y análisis de distribución del volumen de ventas para obtener una comprensión más completa de los patrones de ventas de productos vegetales.
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Preprocesamiento de datos:
- Verifique y maneje posibles valores faltantes.
- Resuma los datos de ventas por fecha y producto para obtener el volumen de ventas de cada verdura por día.
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Análisis del volumen de ventas:
- Utilice métodos de visualización para mostrar la distribución de ventas de diferentes categorías de hortalizas y productos individuales.
- Consulta qué categorías o artículos de hortalizas tienen mayor y menor volumen de ventas.
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Minería de reglas de asociación:
- Utilice el algoritmo Apriori para analizar el comportamiento de compra y encontrar combinaciones de productos comprados con frecuencia.
- A partir de las reglas de asociación obtenidas, se analiza la asociación entre diferentes categorías de hortalizas o productos individuales.
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Visualización y análisis de resultados:
Otros análisis de datos para aumentar los puntos de innovación.
Mapa de calor: muestra la correlación de ventas entre diferentes categorías de hortalizas.
Gráfico circular: muestra la proporción de ventas de cada categoría de hortalizas.
Gráfico de barras: compare el volumen total de ventas de cada categoría de hortalizas.
Gráfico de líneas: muestra la tendencia de ventas de una categoría de vegetales específica o de un solo producto a lo largo del tiempo.
- Proporcione los cuadros correspondientes y descripciones de texto para los resultados de cada paso.
Este es un punto de entrada para el análisis de datos. Puede explorar nuevos valores y patrones de datos de múltiples dimensiones y combinar las siguientes preguntas para establecer un límite en el análisis de datos de las preguntas revisadas, lo que favorece el análisis paso a paso. progreso del paso.
Para obtener un código de implementación específico, consulte la documentación.
- Estrategias de reabastecimiento y fijación de precios basadas en datos históricos de ventas.
Teniendo en cuenta que los supermercados formulan planes de reabastecimiento por categoría, utilizamos un modelo de regresión lineal para explorar la relación entre el precio y el volumen de ventas. Mediante análisis de regresión lineal múltiple, encontramos que existe una clara correlación negativa entre el volumen de ventas y el precio, es decir, a medida que aumenta el precio, el volumen de ventas disminuye.
Además, consideramos un modelo de fijación de precios de costo incrementado, donde el precio está determinado por el costo unitario y el margen de costo. Utilizando algoritmos de optimización, determinamos la tasa de beneficio de costos que maximiza los ingresos del supermercado.
También puede utilizar algoritmos de series de tiempo para predecir las ventas estacionales. Los algoritmos de predicción aquí también tienen ciertos requisitos. Para obtener más información, puede consultar la descripción en mis ideas, que proporciona una descripción detallada de cada método.
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Paso 1: preparación de datos
- Calcule el volumen total de ventas de cada categoría de vegetales.
- Calcule el precio mayorista promedio para cada categoría de vegetales.
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Paso 2: ajuste lineal multivariado
- Como primer enfoque, se utiliza un modelo de regresión lineal múltiple para ajustar la relación entre el volumen total de ventas y el precio mayorista y la tasa de merma.
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Paso 3: Otros métodos
- Como segundo enfoque, podemos utilizar un árbol de decisión o un modelo de bosque aleatorio para predecir las ventas de la próxima semana.
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Paso 4: estrategia de precios
- Proporcione una estrategia de precios para la próxima semana basada en los volúmenes de ventas previstos y los precios mayoristas.
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Análisis de series temporales:
- Además del ajuste lineal, también podemos utilizar el análisis de series de tiempo para predecir ventas futuras.
- Este enfoque tiene en cuenta el orden cronológico de los datos de ventas y puede predecir con mayor precisión las ventas futuras.
Selección de modelos y compensaciones
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Complejidad del modelo:
- Regresión lineal múltiple: relativamente simple, fácil de entender e interpretar. Asume una relación lineal entre las variables dependientes e independientes.
- Análisis de series temporales ARIMA: relativamente complejo y especializado para datos de series temporales. Puede capturar la estacionalidad, las tendencias y el carácter cíclico de los datos.
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Requerimientos de datos:
- Regresión lineal múltiple: se necesita un número suficiente de observaciones para garantizar la estabilidad del modelo. Sensible a valores atípicos y multicolinealidad.
- Análisis de series de tiempo ARIMA: se requieren datos de series de tiempo continuos y el volumen de datos debe ser lo suficientemente grande como para capturar las tendencias subyacentes y la estacionalidad.
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Precisión de la predicción:
- Regresión lineal múltiple: si la relación verdadera no es lineal o el modelo no incluye todas las variables independientes importantes, las predicciones pueden desviarse del valor real.
- Análisis de series de tiempo de ARIMA: si los parámetros del modelo se seleccionan correctamente y los datos tienen tendencias y estacionalidad obvias, ARIMA generalmente puede proporcionar pronósticos más precisos.
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Ámbito de aplicación:
- Regresión lineal múltiple: Aplicable a varios tipos de datos siempre que exista una relación lineal entre la variable dependiente y la variable independiente.
- Análisis de series de tiempo ARIMA: se utiliza específicamente para datos de series de tiempo.
Para esta pregunta específica:
Si estamos interesados principalmente en la relación entre la variable dependiente (volumen de ventas) y la variable independiente (como el precio mayorista) y queremos un modelo simple e intuitivo, entonces la regresión lineal múltiple puede ser una buena opción.
Si lo que nos interesa principalmente son pronósticos de ventas futuras y los datos tienen claras estacionalidades y tendencias, ARIMA puede ser más apropiado.
Para obtener un código de implementación específico, consulte la documentación.
- Estrategia de precios y reabastecimiento de un solo producto.
Después de considerar las estrategias de reabastecimiento y precios por categoría, desarrollamos aún más una estrategia de reabastecimiento y precios para productos individuales. Teniendo en cuenta la limitación del espacio de ventas, establecemos la restricción de que el número total de productos individuales debe controlarse entre 27 y 33. A través de algoritmos de optimización, determinamos la cantidad de reposición óptima y la estrategia de precios para cada artículo.
Necesitamos predecir el volumen de ventas el 1 de julio en función de los datos de ventas del 24 al 30 de junio de 2023.
Al seleccionar qué artículos reponer, debemos asegurarnos de que el número total de artículos seleccionados esté entre 27 y 33. Necesitamos asegurarnos de que la cantidad de reposición de cada artículo sea de al menos 2,5 kg.
Necesitamos pensar en cómo fijar el precio para maximizar las ganancias.Este es un problema de optimización bastante complejo. Para simplificar el problema, primero podemos considerar la siguiente estrategia:
Pronostique la demanda de cada artículo utilizando los datos de ventas de la semana pasada. Seleccione los 27-33 productos con mayor demanda esperada de reabastecimiento. Utilice el margen de beneficio óptimo previamente calculado para fijar el precio.
El modelo de fijación de precios de costo más y la relación lineal precio-venta que establecimos en la segunda pregunta se utilizan para optimizar el margen de costo-beneficio y, con base en este margen de costo-beneficio optimizado, se determinan el volumen de reabastecimiento y la estrategia de precios.
Los pasos específicos son los siguientes:
Utilizando el modelo lineal establecido anteriormente, la relación entre el volumen de ventas Q y el precio PP es: Q=a×P+b Según el modelo de fijación de precios costo plus, el precio se puede expresar como: P=C(1+r) donde C es el costo unitario
, r es el margen de costo. Sustituyendo en el modelo lineal de precio-volumen de ventas, obtenemos: Q=a×C(1+r)+b Utilice el algoritmo de optimización para optimizar
r, que es la tasa de beneficio de costos, para maximizar las ganancias.La ganancia Π se puede expresar como: Π=Q×(P−C) Sustituyendo en la fórmula anterior, obtenemos: Π=(a×C(1+r)+b)×(C(1+r)−C)
Nuestro objetivo es maximizar ΠΠ. Usando la restricción 0≤r≤0.20 (es decir, el margen de costo-beneficio está entre 0 y 20%), podemos usar el algoritmo de optimización para resolver el r óptimo.
Para obtener un código de implementación específico, consulte la documentación.
- Recopilación de datos adicionales recomendada
Para formular mejor estrategias de reabastecimiento y precios para productos vegetales, recomendamos que los supermercados recopilen datos más relevantes, como comentarios de los clientes, datos de inventario, datos de promoción, estrategias de precios de la competencia, datos estacionales y meteorológicos, y datos de la cadena de suministro. Estas recomendaciones se basan en el hecho de que estos datos pueden proporcionar a los supermercados información más completa sobre las tendencias del mercado, las necesidades de los clientes y las condiciones de la cadena de suministro, ayudándoles así a formular estrategias de precios y reabastecimiento más efectivas.
en conclusión
A través del análisis anterior, hemos proporcionado a los supermercados un marco estratégico integral de precios y reabastecimiento de productos vegetales. Utilizamos una variedad de métodos de optimización y análisis de datos, como análisis de correlación a priori, regresión lineal, algoritmos de optimización, etc., para garantizar la cientificidad y practicidad de la estrategia. Además, brindamos recomendaciones a los supermercados sobre cómo mejorar aún más las estrategias de reabastecimiento y precios.
En general, este análisis no sólo proporciona a los supermercados estrategias específicas de reabastecimiento y precios, sino que también les proporciona un método sistemático de toma de decisiones basado en datos.
Para tomar mejores decisiones sobre reabastecimiento y precios de productos vegetales, además de los datos del historial de ventas y los datos de precios mayoristas, los supermercados también pueden considerar recopilar los siguientes datos relacionados:
Datos de satisfacción y comentarios de los clientes:
Opinión: Comprender los comentarios de los clientes y la satisfacción con los productos actuales puede ayudar a los supermercados a ajustar la calidad, la variedad y el precio de los productos.
Motivo: si la respuesta de algunos productos no es buena, es posible que deba considerar cambiar de proveedor o reducir la cantidad de reabastecimiento; si la respuesta de algunos productos es buena, puede aumentar la cantidad de reposición y optimizar la estrategia de precios.
Datos de inventario:
Opinión: Conocer los niveles de inventario actuales puede ayudar a los supermercados y supermercados a tomar decisiones más precisas sobre las cantidades de reabastecimiento.
Por qué: Evite el reabastecimiento excesivo o el desabastecimiento y asegúrese de que el inventario coincida con la demanda.
Datos de actividades de promoción y marketing:
Opinión: Comprender la eficacia de las actividades de promoción y marketing puede ayudar a los supermercados a optimizar las estrategias de promoción futuras.
Por qué: Determine qué promociones son más efectivas y cómo fijarles un precio para atraer a más clientes.
Datos de estrategias de promoción y precios de la competencia:
Opinión: Comprender cómo los competidores en el mercado fijan precios y promocionan puede ayudar a los comerciantes y supermercados a desarrollar estrategias más competitivas.
Motivo: Garantizar que los precios y promociones de los supermercados coincidan con las tendencias del mercado y las estrategias de la competencia.
Datos estacionales y meteorológicos:
Opinión: La demanda de determinadas hortalizas puede verse afectada por la estación y el clima.
Motivo: Por ejemplo, en el caluroso verano, los clientes pueden estar más inclinados a comprar verduras frescas, como pepinos y tomates; mientras que en invierno, pueden estar más inclinados a comprar verduras adecuadas para sopa, como repollo y zanahorias.
Datos de la cadena de suministro:
Opinión: Comprender la eficiencia, la confiabilidad y el costo de la cadena de suministro puede ayudar a los supermercados a seleccionar mejores proveedores y optimizar las estrategias de reabastecimiento.
Motivo: si un proveedor retrasa con frecuencia la entrega o proporciona productos de mala calidad, es posible que el supermercado deba considerar cambiar de proveedor.
En resumen, además de los datos tradicionales de ventas y precios, los supermercados también pueden considerar la recopilación de una variedad de datos relacionados para comprender de manera más integral las tendencias del mercado, las necesidades de los clientes y las condiciones de la cadena de suministro, a fin de formular estrategias de precios y reabastecimiento más efectivas.
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