डिस्काउंट के साथ बिक्री का पूर्वानुमान
अक्सर बिक्री खास मिक्स और डिस्काउंट के साथ की जाती है. डिस्काउंट एक बेहतरीन मार्केटिंग टूल होता है और स्टॉक को मूव करने का तरीका भी. आइए कंपनी T-Z पर फिर से नज़र डालते हैं.
T-Z ने एक नया T-Shirt रेंज लॉन्च किया है जो एक सेलिब्रिटी मीम से जुड़ा है, 40 USD प्रति T-Shirt के हिसाब से. उनके पास शेल्फ़ पर Celebshirt1 का अतिरिक्त स्टॉक है, और फरवरी में Celebshirt2 के रिलीज़ की उम्मीद में, उन्होंने फरवरी में Celebshirt1 पर 40% डिस्काउंट की घोषणा की है.
इस अभ्यास में, कीमतें USD में हैं, और यूनिट अमाउंट संबंधित महीने में बेची गई कुल यूनिट्स हैं. आपके लिए निम्न वैरिएबल पहले से परिभाषित हैं:
sales_price = 40
units_january = 500
units_february = 700
जनवरी की बिक्री में केवल Celebshirt1 की बिक्री शामिल है.
फरवरी की बिक्री में Celebshirt1 और Celebshirt2 दोनों की बिक्री शामिल है, 45:55 के अनुपात में.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Financial Forecasting
अभ्यास निर्देश
- जनवरी के लिए बिक्री का पूर्वानुमान लगाइए (बिना डिस्काउंट).
- फरवरी के लिए बिक्री का पूर्वानुमान लगाइए (डिस्काउंटेड:
dsales_price). - जनवरी और फरवरी की बिक्री के परिणाम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Forecast the sales of January
sales_january = ____ * ____
# Forecast the discounted price
dsales_price = ____ * 0.6
# Forecast the sales of February
sales_february = (____ * units_february * 0.55) + (dsales_price * ____ * ____)
# Print the forecast sales for January and February
print("The forecast sales for January and February are {} and {} USD respectively.".format(____, ____))