“拍照赚钱”的任务定价分析的论文电子版

1“拍照赚钱”的任务定价分析摘要随着现代科技的高速发展，现在的智能手机功能越来越多样化，手机的像素也越来越高，拍照也从数码相机过渡到了手机，手机不仅仅可以拍怕生活照，风景照；人们也意识到手机拍照也是可以用来赚钱的，只要你的像素够高，拍出的图清晰，且符合相关要求，就可以获得相应的报酬。对于问题一，分析附件一中含有的参数，将这些参数分别于任务的执行情况相关联，通过分析作图对比，计算所占比率等因素发现，将任务所占区域进行对比，发现其定价的主要规律是跟任务量有关，随着价格的逐渐递增，任务出现了逐渐递减的趋势，可以说明一个问题，就是可能随着价格的增高，在此价格上投入的任务量会逐渐递减。但是其中也出现了几个转折明显的定价，究其原因，可能是跟后面的时间有关。对于问题二对于问题三，多个任务可能会因为位置比较集中，导致用户争相选择，一种选择是将这些任务打包发布，这里我们得出了两种定价方案：方案 1 根据用户与任务的距离，将相对集中的任务合并到一起，并且打包给距离较近的用户，来调整价格；方案二 2 根据用户与任务的集中程度，将合并在一起的任务发布给在此区域类信誉度较高的用户，调整价格。对于问题四，经过 MATLAB 绘制新项目的位置坐标后发现这些坐标都集中在一定的范围内，所以这个跟问题三的处理方式相类似。可以考虑将任务打包发布来调整价格，调整价格的分布就会出现一个问题，那就是在哪些位置分布怎样的价格，这些价格又会怎么影响整个方案。这就相当于此方案的实施效果是对问题三方案的检验。关键词：任务量，MATLAB，会员位置21. 问题重述1.1问题背景随着现代科技的高速发展，现在的智能手机功能越来越多样化，手机的像素也越来越高，拍照也从数码相机过渡到了手机，手机不仅仅可以拍怕生活照，风景照；人们也意识到手机拍照也是可以用来赚钱的，只要你的像素够高，拍出的图清晰，且符合相关要求，就可以获得相应的报酬。1.2问题描述“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户下载 APP，注册成为APP 的会员，然后从 APP 上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情况），赚取 APP 对任务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种商业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本，而且有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。因此 APP 成为该平台运行的核心，而 APP 中的任务定价又是其核心要素。如果定价不合理，有的任务就会无人问津，而导致商品检查的失败。附件一是一个已结束项目的任务数据，包含了每个任务的位置、定价和完成情况（“1”表示完成，“0”表示未完成）；附件二是会员信息数据，包含了会员的位置、信誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额，原则上会员信誉越高，越优先开始挑选任务，其配额也就越大（任务分配时实际上是根据预订限额所占比例进行配发）；附件三是一个新的检查项目任务数据，只有任务的位置信息。请完成下面的问题：1. 研究附件一中项目的任务定价规律，分析任务未完成的原因。2. 为附件一中的项目设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。3. 实际情况下，多个任务可能因为位置比较集中，导致用户会争相选择，一种考虑是将这些任务联合在一起打包发布。在这种考虑下，如何修改前面的定价模型，对最终的任务完成情况又有什么影响？4. 对附件三中的新项目给出你的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。2. 问题分析2.1问题一分析要从附件一分析出项目的的任务定价规律，即定价规律是什么？更简言之便是我们的定价规律具有什么样的形式？一、我们要得到这些定价的范围，这是非常容易办到的，因为从附件一数据可以看出价格是一些离散的点集，我们将标价升序（降序）排列便会产生最大值与最小值，列出两者之间的数值就得到确切的范围。二、这些范围的定价规律应该如何得出便成为我们的难点。由于任务的位置是经纬度（给定区域3内离散的点集）是二维，如果用位置拟合标价的曲线图，就意味着要将给定区域内的点集合转化为一条直线上的点，这样的方式根本不可能办到，故此方法不合理。如果用给定区域内点集合作为定义域，标价作为值域建立二元函数这样大大加大我们处理问题的难度。综上说明我们建立位置与标价的确切关系是不可能处理这个问题，现在唯一可行与相对合理的方法就是利用已知数据画一些柱状图或是其他的图表来的到附件一中项目任务的定价规律。对于后一个问而言，要分析任务未完成的原因，只从未完成的情况来分析的话我们没有参考来作为说明的理由。换言之，我们要找一组或是多组完成的情况比较好的作为一个参照物，然后分析完成与未完成的数据特征，找他们的异同点来分析便可以得到未完成的原因是什么。2.2问题二分析实际上第二问可以既是第二问的一个后续过程也是第二个问题的延伸，因为现实中人的活动受到多重因素的制约例如会员位置(GPS)、预订任务限额、预订任务开始时间信誉值等影响，所以我们应该考虑上述的因素去改进附件一中的旧方案就可能得到一个更为恰当合理的方案。2.4问题三分析任务量相对集中，从会员信息分布表画出的坐标图来看，任务量相对集中的地方，会员也会很集中，所以要打包发布给用户，就可能考到用户距离实际任务的距离大小和会员的信誉来考虑给用户分配任务。2.3问题四分析问题四要求我们对附件三的新项目给出你的任务定价方案，实际上可以看作是我们任务二的一个模型检验或是在对方案二的优化过程，故而多考虑一些更多的因素进去或者是考虑各个因素是否相互制约着我们的定价方。3. 模型假设与符号系统3.1模型的假设（1）假设问题一附件所给除外的因素，都不影响定价的规律，影响任务执行的因素也是只有附件中涉及的因素；（2）假设问题二中，新的定价方案也只考虑题中的因素；4. 问题一的建模与求解4.1数据预处理定价范围：将附件一的数据作如下处理4然后对上表作如下的柱状图565150103633823301119896114 5609 105 5 278132765 65.566 66.567 67.568 68.569 69.570 70.571 71.572 72.573 73.574 74.575 80 85020406080100120140160标 价 和 任 务 量 的 关 系 柱 状 图任 务 量从上图得定价规律：该区定价主要以离散的形式相对均匀区间65,85中；并且对低价的投入任务量远多于高价，在标价为 70 之前随着价格的增加投入量也随之而减少。这样的定价分布非常符合商家希望投入低成本而得到高效率的决策思想。对于第二小问，用 MATLAB 得到了任务完成（蓝心）坐标与未完成点（红圈）坐标将该区域分成 A、B、C、A四个区域，用上述的方式作出 A、B、C、A的柱状图如下：665 65.5 66 66.5 67 67.5 68 68.5 69 69.5 70 70.5 71 71.5 72 72.5 75 80 850510152025303565 65.5 66 66.5 67 67.5 68 68.5 69 69.5 70 70.5 71 72 72.5 73 75 80 85051015202530354045Series 1765 65.566 66.567 67.568 68.569 69.570 70.571 71.572 72.573 73.574 74.575 80 850102030405060708090100C区 任 务 量 与 定 价70 72 72.5 74 74.5 75012345678Series 1865150103633823301119896114 5609 105 5 278132765 65.566 66.567 67.568 68.569 69.570 70.571 71.572 72.573 73.574 74.575 80 85020406080100120140160标 价 和 任 务 量 的 关 系 柱 状 图任 务 量分析得到：从离散图可以看出，A 区与 A区的项目任务几乎都得以实现了，而B、C 区内都有将近 1/2 的项目任务没有得到完成。通过计算总体 A、B、C、总体图的平均完成率分别为 99.39%、29.51%、62.09%、62.51%以及上图观察，如果以 A 区作为评判参照物来改善 B、C 进而改善总体的成功率，必然使得总体的成功率提高5. 问题 3建模与求解5.1对数据的分析类似于滴滴打车的模式，位置相对集中，可能会导致用户争相选择，我们可以考虑将这些相对集中的任务按照价格或者是距离等因素进行合并，首先如果是合并的话，如何合并，怎样合并，这里由于给定了经纬度的信息，即可以确定一些确切的点，这样，我们的其中一个方案就可以按照位置信息对价格进行调整，也就是相邻距离小于多少千米的合并在一起，由于进行了合并，因此价格肯定比单一的便宜，那究竟这样调整之后，价格便宜多少，所以在这里我们将重点考虑该区域的会员限额及位置，同时也是要考虑其位置信息，高程信息等因素的来综合定价的。5.2方案的选择方案 1根据用户与任务的距离，将相对集中的任务合并到一起，并且打包给距离较近的用户，来调整价格方案二 2 根据用户与任务的集中程度，将合并在一起的任务发布给在此区域类信誉度较高9的用户，调整价格。5.3 模型的建立对于方案 1就如图所示，可以将任务量较集中的任务合并打包发送给附近位置较近的会员，这样也可以适当的降低整个任务的价格。对于方案 2就如图所示，可以将任务量较集中的任务合并打包发送给附近位置较近而且信誉度较高的会员，这样也可以适当的降低整个任务的价格。6. 问题 4的建模与求解6.1对数据的分析从附件 3 中的经纬度坐标位置经过 matlab 建立坐标图如下：10从改图中可以分析得出：按照之