数据驱动的价格维度服装零售精细计划探讨

品类进行规划，即整体以分季—分品类进行预算与规划。基于此，根据多维复杂的服装零售数据集，采集至最小决策单元，以单品类作为研究对象，进行了数据特征分析—分布模型选择—模型参数估计的过程，利用Python等相关数据分析软件进行单品类基于价格与销量的数据可视化及曲线分布特征分析，选择了三个参数模型，并利用极大似然估计方法基于数据得出参数模型的参数值，并进行了参数模型的拟合优度检验，最终确定以伽玛分布密度函数作为价格需求分布函数，同时，由于伽玛分布为连续型函数，服装实际定价为离散型，因此对构建的需求分布函数做了离散化处理，方便后文模型的构建与算例分析。

（2）服装规划模型的构建。基于本文研究，模型的构建包括有两个决策变量，一方面是需要确定在某价格区间下是否规划某个款，另一方面若在价格区间里规划则需要确定规划的数量多少问题。同时，为方便模型的构建与求解分析以及为了更好的体现方法的适用性，基于混合整数规划构建了基本服装规划模型与，其次构建了带时尚指数的服装规划模型，即考虑到服装商品的时尚属性与价格的关系，根据相关文献关于市场时尚指数与价格关系的研究以及服装零售企业特点，进行了2点设定：一方面考虑服装易受市场潮流因素影响，将同一个周期同一品类服装分为三个风格，分别是基本款、时尚款以及潮流款，并根据市场时尚指数参数方程定义了每个风格所处的价格区间，另一方面考虑用户的价格敏感度，构建了价格的销售可能性参数方程。

参考文献（略）