張紅旗

摘 要：本文要求我們根據(jù)數(shù)據(jù)研究已有"拍照賺錢"任務(wù)的定價(jià)規(guī)律，設(shè)計(jì)新的定價(jià)方案，并探討在打包發(fā)布方式下任務(wù)的定價(jià)規(guī)律，最后根據(jù)研究結(jié)果對新項(xiàng)目給出定價(jià)方案。本文主要采用了V4插值法、回歸分析、優(yōu)化模型和Q型聚類法等研究方法進(jìn)行分析。

針對問題一，要研究已有任務(wù)的定價(jià)規(guī)律，首先對已知的數(shù)據(jù)運(yùn)用V4插值法可以發(fā)現(xiàn)任務(wù)定價(jià)與位置的關(guān)系。然后對這兩個(gè)相關(guān)因素進(jìn)行處理，得到一般定價(jià)規(guī)律。最后對其進(jìn)行誤差分析和改進(jìn)，得到在94.89%的擬合度下，定價(jià)與任務(wù)密度、會員密度和二者的交互項(xiàng)成線性關(guān)系。對于任務(wù)未完成的原因，根據(jù)地區(qū)與地區(qū)間的整體差異分析可知，任務(wù)未完成的原因是該任務(wù)附近會員的信譽(yù)率較低或者是該任務(wù)的定價(jià)較低。

針對問題二，對于會員來說，其完成任務(wù)的成本跟任務(wù)距離、任務(wù)密度和信譽(yù)度有一定的關(guān)系，在認(rèn)為已完成任務(wù)的定價(jià)就是會員的成本值的條件下進(jìn)行仿真，求出比較適合的參數(shù)值。其次，以最低的定價(jià)總和作為目標(biāo)函數(shù)，以滿足每一項(xiàng)任務(wù)都能被完成作為約束條件，建立以最低的外包費(fèi)用完成所有任務(wù)時(shí)的任務(wù)定價(jià)模型。在計(jì)算過程中由于整體數(shù)據(jù)較多，因此分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化，分別求出平均密度和任務(wù)完成率，并與原方案進(jìn)行對比，可以得出任務(wù)完成率大幅度提高，但平均定價(jià)也相對有所提高，以深圳區(qū)為例，任務(wù)完成率提高了60%，平均定價(jià)增加了5。

針對問題三，可以將打包發(fā)布看作把位置相近的任務(wù)點(diǎn)作為一個(gè)任務(wù)進(jìn)行發(fā)布。同樣分地區(qū)進(jìn)行考慮，首先，可以通過聚類分析對每個(gè)區(qū)域位置大致相近的任務(wù)進(jìn)行分類，找到每一類的重心位置作為此類任務(wù)的等價(jià)位置。同時(shí)還應(yīng)考慮任務(wù)的數(shù)目，改進(jìn)原有模型。最后根據(jù)結(jié)果分析平均定價(jià)和任務(wù)完成度，與問題二結(jié)果進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)打包發(fā)布任務(wù)時(shí)，與單個(gè)任務(wù)相比任務(wù)的平均定價(jià)明顯減少，但是任務(wù)的完成率卻下降了，以深圳市為例，定價(jià)降低了17，任務(wù)的完成率降低了43%。

關(guān)鍵詞：任務(wù)定價(jià) V4插值法 回歸分析 優(yōu)化模型 Q型聚類法

1.模型假設(shè)

1.假設(shè)會員、任務(wù)都是無差別的，任務(wù)只可能被完成或者不被完成；

2.假設(shè)會員完成任務(wù)需要一個(gè)固定成本，即一個(gè)任務(wù)的利潤必須大于會員的固定成本會員才會選擇完成；

3.假設(shè)一種定價(jià)與一個(gè)任務(wù)周圍的任務(wù)數(shù)和會員數(shù)的平均值相對應(yīng)。即一種定價(jià)對應(yīng)任務(wù)數(shù)目和會員數(shù)目的一個(gè)范圍。

2.模型建立與求解

2.1 問題一

2.1.1 模型建立

根據(jù)附件中的經(jīng)度和緯度可以計(jì)算出每兩個(gè)任務(wù)之間的距離以及每個(gè)會員和任務(wù)的距離，得出對于每一個(gè)任務(wù)點(diǎn)的任務(wù)密度和會員密度。過程如下：

（1）根據(jù)經(jīng)緯度可以計(jì)算出A和B兩點(diǎn)間的距離為

運(yùn)用MATLAB求解得到模型的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)變量，結(jié)果顯示R2=0.9060 ，即因變量（定價(jià)）的 可由模型確定，F(xiàn) 值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出F 檢驗(yàn)的臨界值，p 遠(yuǎn)小于置信水平α ，因此回歸模型從整體來看是可用的。

2.1.2 分析任務(wù)未完成的原因

根據(jù)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)和任務(wù)完成程度，在Google Earth上可以看出具體位置的具體任務(wù)數(shù)量和完成情況，在整個(gè)任務(wù)地區(qū)，根據(jù)任務(wù)的完成情況大致可以將其分為三部分，在每個(gè)地區(qū)任務(wù)完成情況呈現(xiàn)不同的情況，東莞地區(qū)完成率基本達(dá)到100%，深圳區(qū)完成率較低。任務(wù)的完成率和信譽(yù)度、任務(wù)定價(jià)有很大關(guān)系。從地區(qū)來看，會員的信譽(yù)度越高，任務(wù)定價(jià)越高，任務(wù)被完成的概率就越大。因此可以認(rèn)為，任務(wù)未完成的原因是該任務(wù)附近會員的信譽(yù)率較低或者是該任務(wù)的定價(jià)較低。

2.2問題二

2.2.1模型建立

對于每一個(gè)會員來說，和任務(wù)相距越遠(yuǎn)，該會員完成任務(wù)的成本就越高。由問題一可知，任務(wù)完成與會員的信譽(yù)率有關(guān)，而原方案并未考慮信譽(yù)率，因此可以在原有基礎(chǔ)上加上信譽(yù)率的分析。因此可以得到（5）式來研究用戶成本的構(gòu)成。

2.2.2模型求解

由于整個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)較大，運(yùn)用LINGO軟件求解較為困難，所以可以分區(qū)進(jìn)行分析。根據(jù)問題一，在東莞、佛山和深圳區(qū)域任務(wù)特征比較明顯，因此可按照這三個(gè)地區(qū)分別進(jìn)行定價(jià)優(yōu)化。

首先對整個(gè)地區(qū)根據(jù)圖8的大致分區(qū)按照經(jīng)緯度進(jìn)行分區(qū)，并對附件一和附件二數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到每個(gè)區(qū)域的任務(wù)和會員數(shù)據(jù)，按上述方法仿真得到不同區(qū)域的成本參數(shù)，見表1。

分析模型的建立過程，可以發(fā)現(xiàn)在計(jì)算會員做任務(wù)的成本時(shí)，模型直接按照會員和任務(wù)的距離進(jìn)行分析，并未考慮會員的可接受距離。通過分析，可以認(rèn)為會員完成任務(wù)可以接受的距離為1500m，即當(dāng)任務(wù)距離會員1500m時(shí)會員才會做任務(wù)，當(dāng)超過1500m時(shí)，雖然定價(jià)比成本要大，但仍然會放棄任務(wù)。因此，在5.2.1的模型下，實(shí)際上任務(wù)完成率并不會達(dá)到100%。

在定價(jià)最優(yōu)的情況下，篩選對于三個(gè)地區(qū)內(nèi)有任務(wù)可做的會員，距離任務(wù)點(diǎn)距離大于1500m的會員個(gè)數(shù)，計(jì)算任務(wù)完成率，計(jì)算可知：東莞區(qū)域任務(wù)完成率為99.54%；佛山區(qū)域任務(wù)完成率為93.30%；深圳區(qū)域任務(wù)完成率為90.1%。

2.3問題三

2.3.1模型建立

實(shí)際情況下，對于每個(gè)會員來說，由于距離是個(gè)實(shí)際值，信譽(yù)度是定值，所有可以認(rèn)為其與任務(wù)類的距離、信譽(yù)度和任務(wù)密度的關(guān)系和研究單個(gè)任務(wù)時(shí)是一樣的，不同的是任務(wù)數(shù)量，變化的是總?cè)蝿?wù)成本，因此可以根據(jù)任務(wù)數(shù)量對成本進(jìn)行改進(jìn)，成本計(jì)算公式見（7）式。

2.3.2模型求解

在每個(gè)地區(qū)，計(jì)算成本的參數(shù)λ，σ，γ和ε是固定不變的。對每一個(gè)區(qū)域，通過不斷模擬，最終選擇聚類數(shù)為30進(jìn)行聚類時(shí)最為合適。在定價(jià)最優(yōu)的情況下，篩選對于三個(gè)地區(qū)內(nèi)有任務(wù)可做的會員，距離任務(wù)點(diǎn)距離大于1500m的會員個(gè)數(shù)，由任務(wù)類中的任務(wù)數(shù)量計(jì)算任務(wù)完成率，可以發(fā)現(xiàn)打包發(fā)布任務(wù)時(shí)，與單個(gè)任務(wù)相比任務(wù)的平均定價(jià)明顯減少，但是任務(wù)的完成率卻下降了。

參考文獻(xiàn)：

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