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商超蔬菜销售数据的统计分析及建模
摘要
根据商超实际购物篮销售数据,将该数据以单品编码为关键字,通过数据透
视形成新的销售数据集,即日销售数据,计1084个样本。通过对蔬菜日销售量
数据进行相关分析,发现同一品种的蔬菜销量具有较强的相关性,构造直观的评
TF
判矩阵,用含“”“”的元素字符串,表示“是”“否”相关。对销量数据
进行shapiro-wilks正态性检验,结果表明销量数据不服从正态分布,用传统的回
0
归分析将导致精度下降,且日销量数据含大量的,属零膨胀数据,建模较难。
为避开零膨胀数据建模的困难,同时降低WinBUGS运行MCMC的运算压力,
用同期平均法将三年数据进行转化,形成一年的数据,对该数据建立Bayesian
销量模型及补货量模型,进行30000次迭代计算,燃烧3000次后,用收敛于后
验分布的参数MC链,完成参数的后验估计,根据动态轨迹图及MC误差对模
型进行评价,模型表现优良,客观表达了单品销售的分布规律及数据间的相互关
1
系,解决了问题。
利用销售量、损耗率、销售次数等是时间序列的特点,按照蔬菜销售“当日
VARVAR2
未售,隔日大部分无法再售”的原则,确定模型的阶,建立()模
202371-72
型,完成了未来一周(年月日)补货量预测、销售量预测,为问题
3VAR
及的求解铺平道路,也完成了分类补货总量的填写。利用模型的结果实
29
现了单品总量控制数为个菜品,同时用频率方法再次确定控制菜品数量,二
者结果一致。在VAR预测结果基础上,建立收益最大化的目标函数和满足问题
23
及的约束条件的优化模型,完成所有问题的求解。结合商超蔬菜销售实际情
况,提出合理的建议,及未来进一步优化补货方法及定价策略的设想。
BayesianMCVAR
关键词:模型;链收敛性;模型;优化模型;同期平均
1
一、问题重述
在生鲜商超日常运营中,蔬菜类商品始终是一个备受关注的焦点。蔬菜保鲜
期短,品质容易受时间影响,这意味着商超必须面对迅速变化的市场需求,在不
确定的情况下及时做出补货和定价决策。不具备一定的专业知识及数据分析能力,
是无法高精度预测各种蔬菜的销量和销售价格。因为蔬菜品种众多、产地不同,
而进货交易时间通常在凌晨,大多数商家在几乎不了解具体单品和市场需求的情
况下,粗略地做出当日的补货计划,造成大量积压及损耗。为解决这个现实问题,
商超需要依赖数据分析和数学建模,制定最佳的销售策略,最大程度地减少损耗,
[1]
提高经济效益,并满足不断变化的市场需求。这个问题涉及到如何优化补货计
划、定价策略,以及如何处理销售数据间的潜在关联性,为商超提供更可持续的
生鲜蔬菜经营策略。
C1623
题中的附件包含了个蔬菜品类的商品信息,附件和附件包含了商
2020712023630
超从年月日到年月日的商品销售明细
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