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行业领域

批发和零售业,批发业

需求背景

随着互联网技术的发展，食品销售行业也进入了一个新的时代，越来越多的消费者通过网络平台购买食品，同时也产生了海量的数据信息。这些数据包括消费者的购买行为、偏好、反馈、评价等，以及食品的库存、价格、销量、促销等。如何有效地利用这些数据，对食品销售进行预测和优化，提高销售效率和利润，降低库存和成本，增强市场竞争力，是我们面临的一个重要而紧迫的问题。

需解决的主要技术难题

构建一个完整而准确的食品销售数据集，包括各种维度和指标，以及数据清洗、处理和标准化的方法；

设计一个合理而有效的食品销售预测模型，利用机器学习、深度学习等方法，对不同类型、规模和时段的食品销售进行预测，并考虑各种影响因素，如季节性、节假日、天气、促销活动等；

开发一个灵活而智能的食品销售优化系统，根据预测结果，对食品的采购、库存、定价、促销等进行动态调整，并提供可视化界面和交互功能，方便管理者进行决策和监控。

期望实现的主要技术目标

建立一个涵盖近三年（2020-2023）宁夏八百里食品销售有限公司在各个网络平台上的所有食品销售数据的数据集，包含至少10个维度（如商品名称、类别、规格、价格等）和5个指标（如销量、库存、评分等），并保证数据质量和一致性；

开发一个基于深度神经网络的食品销售预测模型，能够对不同时间尺度（如日、周、月等）和不同商品类别（如鲜肉、水果、农副产品等）的食品销售进行预测，并达到以下精度指标：

平均绝对误差（MAE）小于10%；

平均绝对百分比误差（MAPE）小于15%；

均方根误差（RMSE）小于20%；

相关系数（R）大于0.8；

构建一个基于多目标优化算法的食品销售优化系统，能够根据预测结果和管理者设定的目标函数（如最大化利润、最小化库存等），对食品的采购量、库存量、定价策略、促销策略等进行优化，并提供以下功能：

可视化界面，展示预测结果和优化方案，以及各种数据图表和分析报告；

交互功能，允许管理者修改目标函数、优化参数、优化约束等，实时查看优化效果；

智能提示，根据数据分析和市场动态，给出食品销售的建议和预警。

处理进度