2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛 赛道 B：电商品类货量预测及品类分仓规划 思路和代码 持续更新中

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目录

问题分析与解决思路

问题1：货量预测模型

问题2：一品一仓分仓规划

问题3：一品多仓分仓规划

总结

这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型，通过数据处理、时间序列分析以及运筹优化来完成货量预测和分仓规划。下面是一个解决问题的整体思路和逐步实现的代码示例，包括了数据处理、时间序列预测（采用SARIMA或Prophet模型）、和基于线性规划的分仓优化模型。

问题分析与解决思路

1. 货量预测
   预测未来3个月的库存量和销量，库存量按月预测，销量按日预测。可利用历史数据建模，以预测未来趋势。可以尝试不同的时间序列模型（如ARIMA、SARIMA、Prophet等），并选择表现最优的模型。

2. 一品一仓分仓规划
   假设每个品类只能存放在一个仓库中，目标是在仓容和产能的限制下，尽量减少仓库数量和管理成本，同时提高关联度。

3. 一品多仓分仓规划
   放开一品一仓的限制，允许品类分散在最多三个仓库。优化目标是