基于拍照赚钱运行结果分析任务完成情况的模型.docx

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基于“拍照赚钱”运行结果分析任务完成情况的模型

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薛从康朱美鑫李亦筱胡西娟

摘?要：“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式.较于传统的商业检查和信息搜集方式，具有多重优势，而这种服务模式的核心要素在于任务定价.本文基于2017年大学生数学建模竞赛B题第一问通过最小二乘法拟合了任务定价与任务经纬度之间的函数关系，并分析了任务未完成的原因.

关键词：任务定价;最小二乘法;原因分析

新兴的“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务，用户下载并注册成为该APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务，赚取所标定的酬金。这个平台为企业提供了各种商业检查和信息搜集，不仅节省了调查成本而且保证了数据的真实性，对市场调查等有重要意义。本文通过最小二乘拟合二元函数曲线法拟合了任务的经纬度与任务价格的函数，得到了任务定价规律。通过层次分析法分析了任务未完成的原因。

一、模型的建立与求解

（一）数据说明

本文数据来源于2017年大学生数学建模竞赛B题题目附件一已结束项目任务数据，数据共835组，包含任务编号，任务gps经纬度，任务标价和任务完成情况，真实有效。

（二）价格与任务密集程度的规律

根据已知数据，运用MATLAB软件将任务的位置价格的综合空间分布图绘制如图（1）所示

该图反映了价格与任务密集程度的关系。从图中可以清晰的看出任务点的密集分布，当纬度在22.5-23的范围，经度在114-114.5的范围内任务点较密集。当纬度在23-23.5的范围，经度在113-113.5的范围内任务点较为密集。并且，任务点越密集，所给任务的价格水平处于较低状态;任务点越稀疏，即所给任务的价格水平处于较高状态。我们得出结论，价格与任务的密集程度密切相关，任务的密集度与价格水平成反比。

（三）任务价格与任务GPS经纬度的规律

为了量化任务定价与任务经纬度之间的关系，假设附件一中“任务的GPS纬度

将附件一“已结束项目任务数据”数据项目中的“任务GPS经度”;“任务GPS纬度”与“任务标价”在Excel中做出新的表格，导入MATLAB中运用MATLAB分析其相互关系。得到二元一次函数为：

综上所述，项目一中的任务定价规律如下：第一，价格在纬度23-23.5经度113-113.5这个范围，和在纬度22.5-23经度114-114.5这个范围内密集分布;第二，任务价格与任务位置成二元函数关系。

二、任务未完成原因分析

（一）价格偏低导致任务未完成

将附件一中成功与失败的数据筛选出来，分为两个Excel表格，按不同的标记导入arcgis软件中，其中，黑色代表任务失败，橘色代表任务成功。做出直观的任务的成败在地理位置中的分布图，如图（2）。比对上题中的价格分布图（1）

由图对比可知;在会员较多的深圳等发达地区任务未完成率比较集中，不难看出造成这种原因的在这些地方任务价格偏低。没人愿意去接任务.

由式2表示实际定价偏低;当时，表示实际定价偏高。附件一已结束项目任务数据共835组，未完成的任务有313组，对未完成的任务重新定价后，新的定价低于原始定价的有79组，占未完成情况的25.2%，新的定价高于原始定价的有234组，占未完成情况的74.8%，如下图所示。

由此可看出，提高任务定价，可将完成度提高74.8%。

（二）会员位置，任务位置距离较远导致任务失败

将任务位置，会员位置绘制到一张经纬坐标图中，得到如下图，如图（4）

由图可知;会员位置与任务位置基本重合，但个别较为分散，且与会员位置所距甚远，这就会导致该任务没有会员愿意去接受，从而导致任务失败。

（三）交通拥挤导致任务失败

利用上题中任务的成功，任务的失败在地理位置中的分布图。可以清晰地看出黑色分布在深圳市，广州市，佛山市。

据资料显示2016年上半年最拥堵路段榜单中广州大道，深圳南环路，佛山大道均上榜。深圳的交通拥堵人均损失排名第一，2016年上半年最拥堵路1-7月，拥堵最严重的城市是广州，深圳位居第二但差距甚微，2016年深圳高峰擁堵延时指数为1.61，这意味着高峰期，市民通过同样路程所耗费的时间将是畅通条件下的1.61倍。可见，任务未完成与交通拥堵度有一定关系。

三、结论与建议

本文中通过最小二乘法拟合了任务定价与任务经纬度之间的函数关系，结合距离、交通等因素，分析了任务未完成的原因。

“拍照赚钱”互联网公司在给任务定价时，应采取以下措施：第一，任务定价与任务位置存在一定函数关系，应以此函数关系为基础对任务进行定价;第二，遇到交通拥堵情况时，考虑到交通给任务完成增加了一定的难度，应适当提高任务定价;第三，对于偏远地区的或者任务密集度低的地方，对会员实行信誉值或者工资补贴;这样可以提高任务完成率。

参考文献：

[1]魏请洁，王玉彬.二元一次函数曲线拟合的MATLAB实