关于网站开发的,那个网站可以做学历认证,影视动画专业要学什么,京津冀协同发展的战略意义C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策
2023年国赛如期而至#xff0c;为了方便大家尽快确定选题#xff0c;这里将对C题进行解题思路说明#xff0c;以分析C题的主要难点、出题思路以及选择之后可能遇到的难点进行说明#xff0c;方便大家尽快找到C题的解题思路。
难度排…C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策
2023年国赛如期而至为了方便大家尽快确定选题这里将对C题进行解题思路说明以分析C题的主要难点、出题思路以及选择之后可能遇到的难点进行说明方便大家尽快找到C题的解题思路。
难度排序 BAC
选题人数 CAB (预估结果详细结果需要8号统计之后才可以公布)
C题的命题与以往常规国赛C题命题相近数据处理分析优化问题。以蔬菜销售为背景设置相关的命题。国赛的题目不同于常规的赛题国赛的题目是组委会长达六个月的时间进行命题的所以题目没有一句废话任何一句都是有用的。下面是我读题的一些细节展示希望能够对大家有所帮助。
下面我们看一下各个相关的问题
首先数据类题目第一步一定是数据处理 如此庞大的数据集一定是存在异常值缺失值等情况需要我们进行查找判定。通常对于这一部分最后是设有分值的大概是5-10分左右一定要进行处理!!!!! 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。
问题一、分析分布规律及相互关系。切记是两个问题分布规律和相关关系。国赛的评审是按问给分的少回答一个自然没有对应的分值。还有一点在于题设再问对于不同品类或不同单品之间因此回答时可以考虑品类和单品分开作答是可以的。
对于分布规律绘制相应的散点图加上文字描述即可经典的语文建模。绘制图表来分析一下销售量的分布规。对于相关关系属于评价模型的一种隶属关联分析大家可以参考下图进行选择合适的方法即可。可以选择最简单的Pearson简单进行分析即可。
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。
问题二也是有两个问题一、销售量与成本加成定价的关系二、最优问题的求解隶属于优化模型优化模型三要素目标函数、决策变量、约束条件。对应的翻译题干寻找约束条件构建即可。需要注意的是问题二的主体是各蔬菜品类即需要设置的相关变量都是六大品类的数值设置日补货总量以及相应的定价策略。问什么设什么因此对于问题二可以构建类似于下面的优化模型即可。
问题2 最值问题求解 优化问题六大类
目标函数 收益
决策变量 日补货总量
约束条件 等式关系 不等式关系
对于收益 价格单位成本单位成本×成本利润率单位成本l 成本利润率
等式约束 销售总量与成本加成定价的关系。因此对于题目的日补货总量和定价策略其实是一个东西可以用一个函数表达式进行表示。 问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限商超希望进一步制定单品的补货计划要求可售单品总数控制在 27-33 个且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2023
年 6 月 24-30 日的可售品种给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略在尽量满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下使得商超收益最大。
问题三、与问题二相似引入了销售空间的约束即在原有基础上加入可售单品总数约束、各单品订购量最小值的范围约束即可。需要注意的是问题三的主题不同于问题二问题三要求计算的是每个单品而不在是品类因此数据方面需要单独进行计算。对于问题三可以构建类似于下面的优化模型即可 问题3 最值问题求解 优化问题251小品
目标函数 收益
决策变量 单品补货量
约束条件 等式关系 不等式关系可售单品总数控制、订购量 问题 4 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策商超还需要采集哪些相关数据
这些数据对解决上述问题有何帮助请给出你们的意见和理由。
问题4 非技术性文章。对于其他的数据寻找可以制定大方向在沿用小的方向即可。可以分为宏观、微观或者动态指标、静态指标。总之一句话言之有理即可。
