質問1：
回答：別紙1の野菜6カテゴリーの商品情報を整理し、各カテゴリーの販売数量を集計し、時系列分析手法（ARIMA、VAR等）を用いて販売数量の相関関係を調べます。同時に、各項目間の相関関係も考慮する必要があり、付録 2 と付録 3 のデータを分析することで、販売促進活動や季節要因など、売上に影響を与える可能性のある要因を見つけることができます。最後に、野菜カテゴリーと単一製品の売上の関係を説明する数学モデルを構築できます。
質問2：
アイデア: まず、各野菜カテゴリーの総販売量とコストプラス価格の関係を分析する必要があります。付録 2 のデータを分析して、さまざまなカテゴリーの商品の総販売量と卸売価格の関係を調べることができます。そして、コストプラス価格設定方式に基づいて、各カテゴリのコストプラス価格設定が計算される。次に、次週の市場需要を考慮する必要があります。付録 4 の損失率データを予測して、各カテゴリの商品に対する来週の需要を知ることができます。最後に、目標収益値を設定し、最適化アルゴリズム (線形計画法、整数計画法など) を使用して、スーパーマーケットの収益を最大化する 1 日の総補充量と価格戦略を解決できます。
質問 3:
アイデア: まず、さまざまな種類の野菜製品に対する市場需要を満たすことを前提として、販売可能な単一製品の総数を 27 ～ 33 個に制御する方法を分析する必要があります。付録 2 のデータを分析して、さまざまなカテゴリーの商品の総販売量と卸売価格の関係を調べることができます。次に、コストプラス価格設定方法と最小表示数量要件に基づいて、各カテゴリの 1 日あたりの補充数量が計算されます。次に、市場の需要に応えながらスーパーマーケットの利益を最大化する方法を考える必要があります。これは、付録 4 の損失率データを予測して翌週の商品カテゴリごとの需要を取得し、事前に計算された 1 日あたりの補充量に基づいてソリューションを最適化することで実行できます。
質問4:
スーパーマーケットは、すでに提供されている別紙 1、2、3、4 に加えて、次の関連データも収集する必要があります: 1.
さまざまなカテゴリーの野菜商品の市場価格傾向データ、
2. 競合他社の製品情報と価格戦略、
3.消費者の購買行動および嗜好データ
4. 天候、季節およびその他の要因が野菜製品の販売に与える影響に関するデータ
5. 政策、規制、市場環境およびその他の要因が野菜製品の販売に与える影響に関するデータ
これらのデータは、スーパーマーケットや小売業者が市場の状況や競争をより包括的に理解し、より合理的な補充戦略や価格設定戦略を策定するのに役立ちます。たとえば、市場価格傾向データは、スーパーマーケットが商品価格の傾向を理解するのに役立ち、価格設定戦略をタイムリーに調整できるようになり、消費者の購買行動と嗜好データは、スーパーマーケットがターゲット顧客の需要特性を理解し、よりターゲットを絞ったマーケティング戦略を策定するのに役立ちます。天候、季節、その他の要因が野菜の販売に与える影響に関するデータは、スーパーマーケットが将来の販売を予測して事前に仕入れの準備をするのに役立ちます。政策、規制、市場環境、その他の要因が野菜の販売に与える影響に関するデータは、スーパーマーケットに役立ちます。業界の発展傾向とリスク要因を理解し、より強固な発展戦略を策定します。
詳しいアイデアやコードなどは記事末尾の公開アカウントにアクセスし、「全国大会」に返信して入手してください。