【源码】基于Python的KFashion定价决策模拟系统

项目简介

本项目是基于Python的定价决策模拟系统，主要针对时尚商品的定价策略进行模拟。借助蒙特卡洛树（Monte Carlo Tree）算法，依据历史销售数据开展模拟，助力商家找出最优定价策略，适用于时尚商品或类似商品的定价决策，能有效提升商家定价效率与收益。

项目的主要特性和功能

1. 数据导入与处理：支持从CSV文件导入历史销售数据，并进行预处理和清洗。
2. 蒙特卡洛树构建：根据历史数据构建蒙特卡洛树，模拟商品定价过程。
3. 决策模拟与预测：通过蒙特卡洛树进行决策模拟，预测不同定价策略下的销售结果。
4. 增量学习与调整：支持基于新数据的增量学习，依据模拟结果调整定价策略。
5. 可视化展示：提供树状图的可视化展示，便于理解和分析。
6. 模型保存与加载：训练好的模型可保存和加载，方便后续使用。

安装使用步骤

安装所需依赖

bash pip install pyecharts tqdm numpy pandas

准备数据

将历史销售数据保存为CSV格式，保证数据格式正确。

调整参数

• 打开 B0_training.py 文件，调整参数 C。
• 运行 B0_training.py，训练模型并生成模型文件 myModel20190930.pkl 和可视化文件 render.html。

测试模型

• 打开 C0_predictItem.py，运行程序并输入状态进行测试。
• 按照提示输入状态，查看预测结果，记录最优收益。

增量训练

• 用新数据对模型进行增量训练，调整定价策略。
• 打开 render.html，查看决策节点详细信息，输入新状态进行测试。

保存模型

测试完成后，输入 exit 退出程序，保存模型并输出总收益。

注意事项

• 数据格式：确保CSV文件格式正确，数据完整。
• 参数调整：根据实际情况调整参数 C，以获取最优定价策略。
• 模型保存：测试完成后务必输入 exit 退出程序，确保模型和测试结果正确保存。

未来发展方向

• 拓展商品类型：未来拓展到其他类型商品，不限于时尚商品。
• 增强模型的自适应能力：提高模型对不同市场的适应能力，增强通用性。
• 集成更多数据来源：集成更多渠道的数据，提升决策准确性和有效性。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】