基于贝叶斯模型与VAR模型的蔬菜销量与定价预测

对商超蔬菜日销售数据进行数据透视筛选,利用同期平均法处理异常值和缺失值,生成年度日销售新数据.对单品蔬菜销量进行Shapiro-Wilks检验,发现不服从正态分布,但经相关性分析发现同类别不同蔬菜单品销量间存在显著相关性.构建同类蔬菜销量Bayesian模型,定量化表达单品间销量的关系,建立单品蔬菜销量的Bayesian模型刻画销量的主要影响因素,两个模型分析和预测结果与实际相符.构建VAR(2)模型,完成未来一周补货设计.以收益最大化为目标,在满足市场需求与销售空间限制下,建立优化模型,完成未来一天的补货量及定价设计,为商超蔬菜销售提供合理化建议.