拍照赚钱的任务定价陆春帆唐冲孙玉鑫孙权刘林 “拍照赚钱”的任务定价陆春帆唐冲孙玉鑫孙权刘林 摘要：本文讨论“拍照赚钱”的任务定价分析，经过数据分析，分析出经纬度会员因素以及其他因素对定价的影响。使用了GoogleEarth对地理位置的确定，通过使用SPSS软件，得到大量的数据分析并进行对比，我们建立了任务占比完成率的模型，以及营业模式模型，考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素，得到了定价的规律。通过马斯洛需求层次理论以及附件一中数据拟合分析得出“拍照赚钱”未完成的原因。我们通过无穷级数...
摘要：本文讨论“拍照赚钱”的任务定价分析，经过数据分析，分析出经纬度会员因素以及其他因素对定价的影响。使用了GoogleEarth对地理位置的确定，通过使用SPSS软件，得到大量的数据分析并进行对比，我们建立了任务占比完成率的模型，以及营业模式模型，考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素，得到了定价的规律。通过马斯洛需求层次理论以及附件一中数据拟合分析得出“拍照赚钱”未完成的原因。我们通过无穷级数方程进行价格的修订，完善“拍照赚钱”所出现的不足进行完善。
关键词：马斯洛需求层次理论；遗传算法；坐标转换；会员密度
1引言
“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。
2模型的建立
2.1模型一的建立与求解
马斯洛需求层次理论是行为科学的理论之一，由美国心理学家亚伯拉罕•马斯洛在1943年在《人类激励理论》论文中所提出。影响信誉的因素有社会需要、安全需要、生理安全等因素。这是人类存在的问题，同样对于用户的使用度会产生潜移默化的影响，并深入的影响到定价。根据本体结合分析，分析相应的规律和未完成的原因。
图1深圳、东莞、佛山、广州四城市的价格占比图
从图中可以直观的发现深圳在65-69范围内所占的价格比重最高，东莞在68-73.5范围内所占的价格比重最高，佛山在除了76.5-79.5和82.5-84范围内所占的价格比重最低之外其他的价位都极高。定价拥有一定的集中分布，和任务完成率有潜移默化的关系。东莞在65-72，84.5-85.5定价范围内完成率为1，广州在72-76,80-81定价的范围内完成率为1，深圳和佛山两地的完成率相对东莞和广州要低的多。通过对经济情况的分析，系数k是一个可变的变量，并且对任务占比完成率有一定的影响。
图2（a）会员分布图；（b）红色为完成，黄色为未完成任务
在其他变量不变的情况下，经济条件越好的地方，经济系数越大，任务占比完成率越高定价范围广度会大一些。
在其他条件不变的情况下，任务占比越大的城市完成率会越小。会员越密集的地方，标价相对偏低，由于为了吸引会员做任务的原因，任务的标价相对较高。
未完成任务的原因：从任务完成的情况来看，完成情况与标价相关性较大。很多会员分布不太密集但标价较高的地区，也是能够完成的，反而会员注册密集区域，未完成任务较多。未完成原因有当地经济情况分布不均，任务的分布情况不均匀，会员密度不合理等原因。
利用公司原有的定价 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 以及算法发布任务，接单用时T要在规定的t时间内有效，当超出t时间时接单失败，这单任务就被迫下线，下线的任务单拿到公司进行价格的调整并且定价复合线性渐近线方程。价格调整完之后更新的价格重新发布进行下一轮的任务进程。
价格调整方法：
在初始价位A上提升价位，并且价位属于微调，拥有一定限度。
用户心理仿真：心理学工作者在研究消费者心理时,经常会运用利克特量表川,应该采用模糊数学的方法对心理测量的数据进行分析。
3结语
比较：原 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 中，发布的价格一定，不存在定时抢单的情况。借鉴淘宝抢单，最终新方案为抢单进行实践的规定，接单后为任务的完成时间进行规定，如果在规定的时间内未完成订单任务，则代表任务未完成。并且对未及时完成下单的情况，对收回的任务进行价格调整重新进行发布。并且原方案价格的分布并不合理，通过图像可以直观的看到每个城市也就是地域，地域不同直接影响到完成情况。
并且新方案能够更好的吸引用户，更难激励用户进行抢单。
Reference
[1]姜强,赵蔚.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育,2015,(336):6-7
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