统计分析任务定价研究

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摘要：如何根据任务特点等因素对任务进行定价，提高任务的完成量是众包平台有效运营的关键。本文利用统计分析算法，结合企业运营的历史数据，针对众包平台中的任务定价问题进行了相关处理和分析。采用分区模式，分别从外部环境状况、会员、任务本身三大方面对佛山、广州、东莞、深圳进行分析。对于任务和会员，其影响因素主要是任务与会员密集程度，利用任务和会员密度来量化任务和会员的密集程度。

关键词：众包；定价规律；数据处理

随着移动互联网的快速普及与发展，催生了很多新型商业模式与劳作关系，“拍照赚钱”即为移动互联网时代新型的外包商业模式之一。其流程为：用户下载APP，注册成为APP的会员后从APP上领取需要拍照的任务，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，缩短了调对各中心点进行分析，发现四个中心点几乎分别与佛山市、广州市、东莞市和深圳市的市中心对应。故以下分析中均按划分为四个城市区域。

一、统计分析

本文利用数理统计K-Means算法将任务与会员按统计聚集度进行分区。依据任务的完成情况将数据中的任务划分为“完成”和“未完成”两组（以下简称为A组和B组）。首先将A组数据进行K—均值聚类分析，得到80个类。研究完地理因素的影响后，接下来对非地理关联因素进行统计分析，从聚类的结果看出绝大多数的类都至少含有7个任务，将少于7个任务的类舍弃，防止某一类中价格变化不大，导致不能对非地理因素进行量化，对剩下的每个类中任务按照标价的高低进行打分，得到在同一类地理因素基本相同的情况下，任务标价与非地理因素之间的关系。同样，按照A组对数据处理的方法对B组数据进行相同的处理，划定其非地理因素对定价的影响等级，等级越高，影响越大。最终，任务被聚类为4个区域，如下图：在分析东莞市任务完成情况和定价的关系时，发现东莞市任务最密集、完成量最好的地方反而标价不高，这说明任务完成情况必然和人口、经济发展、交通等其它因素有关。

二、定价分析

为得到任务没有完成的原因，本文结合标价和任务完成情况，在图1的基础上对标价进行标注。一般标价越高任务完成情况越好。在广州市和佛山市任务非常密集，任务完成情况却一般，标价也高低不等；东莞市任务最密集、完成量最好的地方反而标价不高；深圳市的任务标价比较低，未完成任务数量多，符合一般认知规律。由此猜测任务完成情况和任务标价有关，结合上文对项目的任务定价规律的分析，可以分析任务完成情况与任务密集程度、会员密集程度和（会员密度/任务密度）有关，即：a.任务密度越大，任务定价越低，任务完成情况通常较低；b.会员密度越大，任务定价越低，任务完成情况通常较低；c.如果（会员密度/任务密度）>1，任务定价相对较低，任务完成情况通常较低；如果（会员密度/任务密度）<1，任务定查的周期。

三、结论

随着众包模式的快速发展，众包已成为一种新型的电子商务模式并占据着日益重要的市场地位，众包作为一种新理念，具有联动潜在生产资源、提高生产效率、满足用户个性等优点，而合理的任务定价可以最大限度的发挥众包的优势。因此，如何根据任务特点等因素对任务进行定价，提高任务的完成量是众包平台有效运营的关键。

参考文献：

[1]刘娴.基于双边市场的影院竞争策略研究[J].管理工程学报，2015.

[2]黄中文.SPSS统计分析与应用[M].电子工业出版社，2016.

作者:唐境遥 单位:安徽财经大学统计与应用数学学院