我在以前的工作中,遇到过一个问题——根据收款情况倒推销售数量,具体情况如下:
活动现场比较混乱(这是问题的根本所在),当时因为现场情况和硬件限制,无法实时记录商品销售数量,往往要第二天根据收款情况倒推算。如果产品都卖完还好,卖不完还要清点剩下的库存进行退货处理,一些活动以外的商品销售也混杂在这些收款中,当然咯,细心点也能分清的,活动商品就那么几个价格组合,通过最愚蠢的拉清单数,也能大概还原数量。后来我实在扛不住,不干了,但这个难题一直想通过计算机程序来部分解决。之后学了编程和数据库,算法那一块想了很久,都没有办法。
假设在剔除活动以外的商品的情况下,活动商品分别是A、B、C、D四样,微信总额收款为w,支付宝总额为z,现金总额为x,刷卡总额为s四项,并且收款金额无误,无商品失窃等意外,只有商品可能有价格相同这一情况。那么有没有可能通过收款额度、商品价格和剩余库存量,推算出各个商品在不同收款形式中的占比?如商品A顾客用微信结算了多少个,用支付宝结算了多少个,现金结算了多少个,刷卡结算了多少个,商品B亦如此,商品C和商品D亦然,最后收款和商品数量能严丝合缝的对上。
当然,这个问题的根本不在这里,即使有这么一套算法,也是治标不治本。现在我失业在家,就当是一个编程方面的课题或者项目吧,能制作出相应的推算程序就做一下,如果不能,也死心了,算是“一种数学边界的存在”吧,数学(或者说自然科学)也不能“解析”所有的问题,有些问题还是只能通过管理、社会学等人文科学方面的方法去解决。
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我有一个关于算法的话题,感觉可以讨论一下。
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- YuZai_ovo 2023-05-24 14:44关注
这是一个比较复杂的问题,需要考虑的因素比较多。不过可以从以下几个方面进行考虑:
确定商品数量和价格信息
最关键的是要得到商品数量和价格的具体信息,可以考虑引入条形码等识别技术,或者手动输入商品信息。同时,要关注不同商品之间的区别,以及是否有相同的价格,这些都会对计算结果产生影响。建立收款方式和商品销售数量之间的模型
在得到商品数量和价格后,就可以根据不同收款方式的收款金额和商品价格,推算对应的商品数量。可以考虑使用机器学习或者神经网络等算法,建立模型进行预测。处理剩余库存和退货
如果有剩余库存或者需要进行退货处理,需要根据实际情况对模型进行修正,重新计算商品数量和收款金额之间的关系。
综上所述,这是一个比较复杂的问题,需要进行多方面的考虑和处理。可以尝试使用计算机程序进行解决,但也需要慎重考虑可能的误差和问题。最好还是要结合实际情况,通过管理和相关人文科学方面的方法,综合解决问题。
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