快速发展的电商平台和日新月异的物流行业让多种、大量的生鲜品被采购、存储、运输、包装、售卖，最终配送到千家万户。由于生鲜商品具有易破损、易腐坏、难存储、难运输等特性，许多商家都在尝试将最新的数据分析技术应用于分析生鲜商品市场的各个环节，降低成本，减少损耗，提升销量，扩大收益。该实验案例就从生鲜商品的电商销售、仓储管理、运输配送三个环节出发，贴近市场提出问题，通过运用大数据分析方法进行数据分析，并根据分析结果提出优化策略，尝试为痛点问题提供优化解决的思路和方案。该实验案例综合运用Python语言、PowerBI数据可视化工具、Excel数据表格和大数据分析技术，设计了三个子实验，从生鲜商品的销售、仓储、物流三个经营环节出发，进行数据分析和策略优化。实验一基于消费者行为数据和商品数据，对消费者行为进行分析和解读，并根据分析结果提出个性化的精准需求推荐，提高用户对推荐关联商品的加购率和购买率；另外根据一段时间内采集到的用户加购数据，进行加购频次分析，并基于分析结果预测接下来的加购情况，从而指导商家对配货计划进行优化，降低物流、仓储成本。实验二运用可视化分析工具，对商品实际购买情况进行分析，筛选出热销商品，进而对仓储位置进行优化；另外通过运用聚类算法，提高商品在仓内运送的效率，并通过数据对比分析了节约效率的程度。实验三从商品配送环节出发，并应用Dijkstra算法，绘制多点间最小路径图，可实现在任意给定的起点、终点间寻找最优路径并计算路径距离。以上三个实验综合分析了生鲜商品在仓储、物流、销售等各环节的可优化策略，训练新商业模式下的数据思维和分析能力，并且具有一定的商业价值。
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