拍照赚钱的任务定价数学建模论文
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究拍照赚钱，也被称为摄影众包，是一种通过拍摄、上传和出售照片来赚钱的方式。
随着智能手机的普及和移动互联网的发展，越来越多的人开始利用自己的手机拍摄优质照片，并通过各种平台进行出售或参与各类众包任务，以获取收益。
对于这种众包任务的定价一直是一个备受关注的问题。
本文将从市场定价、照片质量和众包平台三个方面对拍照赚钱众包任务的定价进行研究。
市场定价市场定价是拍照赚钱众包任务定价的一个重要因素。
随着智能手机摄影技术的不断提升和手机拍摄照片的数量不断增加，照片的供给越来越充足，这就导致了市场的竞争加剧。
在这种情况下，如果把众包任务的定价设定得过高，就会导致需求下降，照片无法被购买或任务无法被完成。
市场定价需要根据市场供需关系和竞争情况来进行合理的调整，以保证众包任务的顺利完成和收益的最大化。
照片质量照片质量是影响拍照赚钱众包任务定价的另一个重要因素。
在众包任务中，照片的质量直接影响着照片的销量和价格。
高质量的照片通常能够吸引更多的购买者，并且可以以更高的价格出售，因此在众包任务的定价中，照片质量应该被充分考虑。
一般来说，对于高质量的照片，众包任务的定价可以适当提高，以激励摄影者拍摄更多更好的照片。
而对于低质量的照片，则可以降低定价，以鼓励摄影者提升照片质量，从而提高照片的销售量和价格。
众包平台众包平台也是影响拍照赚钱众包任务定价的一个重要因素。
不同的众包平台有不同的市场定位和用户群体，这就导致了众包任务的定价存在较大的差异。
一般来说，知名度和用户规模较大的众包平台可以吸引更多的买家和卖家，从而有效提高照片的销量和价格。
在选择众包平台时，需要充分考虑平台的知名度和用户规模，以获取更好的销售和收益。
拍照赚钱众包任务的定价受到市场定价、照片质量和众包平台等多方面因素的影响。
在进行众包任务定价时，需要综合考虑以上因素，根据市场供需关系和竞争情况来进行合理的定价。
摄影者也需要不断提升照片质量，选择合适的众包平台，来获得更好的销售和收益。
“拍照赚钱”的任务打包定价模型
由表1中可以看到，Hosmer－Lemeshow卡方统计量为24.927， 自由度为8，对应的P值为0.002＜0.01，所以得出的模型是整体显著 的。从表2中的Wald统计量及其P值来看，任务GPS纬度和任务标价 对应的P值小于0.01，通过了1%水平下的显著性检验；任务GPS经 度的P值小于0.1，表明在10%的水平下显著。各个参数结果如下：
0.6251提升到0.7713，证实了任务打包模型对企业降低成本，提高任务完成度有积极影响的假设。
关键词：任务定价 Logistic模型 k-标识码：A
文章编号：2096-0298(2018)05(b)-180-02
随着中国经济实力的不断增强、互联网的快速发展、企业成本 的增加，网络群众的力量开始被越来越多的企业所重视。众包作 为一种创新的电子商务模型，帮企业节约了大量的资金，在市场上 占据着越来越重要的地位“。拍照赚钱”是一种基于移动互联网的 自助式劳务众包平台，任务定价对用户能否获得满意的劳动报酬 和降低成本(时间成本、经济成本)具有重要的影响作用。如果任务 的标价不合理，就会造成有的地方会员争先选择，而有的地方却无 人问津。本文基于这种现状将任务打包处理，以此吸引会员完成任 务，降低企业成本。
在上式中，解释变量 每增加一个单位时，发生比 就变为原 来的 倍。当 ＞0时，发生比会随着 的增加而增加；相反当 ＜0时，发生比会随着 的增加而减小。
接着依据极大似然法，借助SPSS软件进行回归分析，将835组 数据代入Logistic模型中，对 、 、 的值进行估计，可以得到表 1、表2。
表1 模型整体显著性的Hosmer－Lemeshow检验结果
文基于2017年数学建模竞赛B题“拍照赚钱”的数据，运用Logistic回归建立模型，得出任务地理位置是影响任务完成度的最重要因素。
“拍照赚钱”的任务定价-全国大学生数学建模竞赛
M
N
Q Q
四. 问题分析
4.1. 问题一分析 问题一要求我们探索定价规律及研究任务未完成的原因。 从系统角度出发考 虑每个任务的定价有两个方向：任务与用户的关系、任务与任务的关系。从这两 个角度考虑，我们可以进一步分析任务与用户的关系主要有任务周围用户数量， 任务周围用户密度等；任务与任务之间的关系主要为任务的离群程度。 我们可以对以上因素量化， 并分别将定价与以上因素进行函数拟合，利用拟 合度判断定价是否与以上因素有关。 接着根据有关的因素对完成的任务与未完成 的任务分别进行分析，判断任务未完成的具体原因。 4.2. 问题二分析 问题二要求我们设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。这是一个博 弈问题的优化，博弈双方是定价与成功率。我们的目标是成功率尽可能高，定价 尽可能低。成功率除了与定价有关，还与问题一中的若干影响因素有关。我们可 以回归分析得到成功率关于以上因素的函数关系。 接下去可以建立优化模型并求解。根据给出的数据集，我们寻找成功执行的 任务定价与未成功执行任务的定价之间的差距，并寻找合理的定价区间。以该区 间为约束， 分别就成功率最高及定价总和最低为目标，将其划分为两个优化模型 并求解能得出总定价固定的情况下成功率最高的定价方案以及成功率固定总定 价最低的定价方案。 得出方案后可以就成功率与定价与原方案进行对比来判断新 定价获得的效果。 4.3. 问题三分析 问题三要求考虑多任务打包发布，修改定价并分析对任务完成情况的影响。 由于本题任务点分布不均匀，我们考虑对 DBSCAN 算法进行改进：算法的半径 改为得分半径，成功率高的点得分高，成功率低的点得分低。为了提高成功率， 我们将成功率低的点与成功率高的点打包。打包后还需要分析打包的合理性，即 打包任务周边会员的信誉、限额等因素，如果合理就保留该包，不合理就打散该任务本身价值、 路途花费。即任务打包后任务的本身价值不变，但由于路途花费（包括时间、交 通费用）减少，在系统定价时打包的任务总价低于原定价总和。根据原数据找到 任务本身价值、路途划分、总定价三者的关系，再根据问题二得到的优化模型进 行最优定价搜寻，最终可以对比打包前后成功率的变化情况来体现打包的效果。 4.4. 问题四分析 问题四给出了一个新项目，要求给出我们的定价方案及评估方案实施效果。 将数据代入问题二得到的定价模型以及问题三得到的打包模型进行求解， 输 出每个任务定价与成功率数据，并对结果进行分析。
拍照赚钱的任务定价数学建模论文
数学建模论文一，总结内容：（1）用一两个句子说明原始问题要解决的问题；（2）建立了什么模型（数学上属于哪种类型），建模的思想和模型的特征；（3）算法思想（解决思想），特征；（4）主要结果（数值结果，结论）；（回答该主题的所有“问题”）（5）模型和结果检验的优势；关键词模型测试敏感性分析改进普及需求（1）这里必须强调功能和创新；（2）长度（3）确保准确性，简洁性，组织性，清晰度，突出特点和创新；二，提出问题内容：用您自己的语言解释背景，条件和要求；关注“问题”，即需求；要求：（1）不是标题的完整副本（2）根据您的理解，用您自己的语言清楚简洁地说明背景，条件和要求；三，条件假设内容（1）根据主题条件做出假设（2）根据主题要求做出假设；需求（1）理性是最重要的；（2）假设是合理和全面的，但他们不喜欢列出大量不相关的假设，并且不能缺少关键假设；（3）合理假设的作用：简化问题，明确问题并限制模型的适用范围四，象征性协议5问题分析1.名词解释2.问题的背景分析3.问题分析6。
造型抽象要求（1）模型的主要类型：基本模型，微分方程模型，差分方程模型，概率模型，统计预测模型，优化模型，决策模型，图论模型等。
（2）几种常见的建模目的：（对应于（1）的方法）为了描述或解释现实世界中的各种现象，通常使用机制分析方法来探索研究对象的内部规律。
为了预测感兴趣的时间是否会发生或事物的发展趋势，经常使用数学统计或模拟方法为了优化管理，决策或控制事物，有必要合理定义可量化的评估指标和评估方法；（3）建模过程中的几个共同点：模型的总体设计，合理的假设，数学结构的建立，数学表达式的建立；（4）模型要求：清晰，合理，简洁和一般；例如，有些论文没有给出清晰的模型，而只是根据比赛问题给出的特殊情况通过建模方法给出结果。
尽管结果大致正确，但它们缺乏通用性，也不是正确的建模方式；（（对应于第三点））（5）鼓励创新，特别是要欣赏自己的独特和非常规，但要合理（6）避免列出未经评估的一系列模型；具体要求：A.基本模型：首先，必须有一个数学模型：数学公式，方案等；基本模型，完整，正确，简洁B.简化模型：清楚地说明，简化思想和基础；尽可能简化模型。
“拍照赚钱”任务定价分析
一、引言“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式，会员从APP上领取拍照任务，赚取对应报酬，帮助企业进行商业信息的搜集和调查[1]。
拍照任务定价是核心问题。
若定价过低，无人领取任务；定价过高，企业成本过高。
本文根据2017年大学生数学建模竞赛B题的样本数据，分析定价的规律和任务未完成的原因，并对已有定价模型起进行优化，以提高任务完成度。
二、定价模型进行频数分析以初步了解价格高低的大致分布状况，可确定65元为任务最低起价，划定定价区间：低价区（价格小于70）；较低价区（价格大于等于70且小于75）；中价区（价格大于等于75且小于80）；较高价区（价格大于等于80且小于85）；高价区（价格大于等于85）。
建立多元线性回归模型分析价格规律，令价格为被解释变量，影响因素为解释变量，影响程度为回归系数。
下面根据样本数据确定这些影响因素所代表的解释变量及其对应的回归系数。
（一）“地理位置”（x1）问题背景提示任务多关于商业数据的收集，任务发布的密集地即是商业区的聚集地，应是城市的中心地区。
根据样本数据的经纬度作散点图，观察发现：低价区在地理位置上分布密集且聚集明显，与城市中心区有关联。
交通便利、人流密集的城市区，完成任务的成本和花费相对于交通不便的乡镇区更低，任务接受者更偏好于接受城市区的任务，即能够以相对更低的价格接受发布在城市的任务。
由如上分析可得：越靠近城市中心点，定价越低；离城市中心点越远，定价越高。
低价区任务点的分布提示城市区的分布，低价区任务点的分布边缘提示城市和乡镇的边缘。
确定“地理位置”为第一个解释变量（x1），将任务点按照地理位置划分为“城市区”和“乡镇区”。
观察散点图发现低价区呈三个中心不同的聚集区趋势，用K均值聚类分析对低价区任务点分成三个区域，等同于三个城市区，三个中心对应三个城市中心点的经纬度（23.102063490780132，113.27916890673757）、（22.97700771477778，113.75894413666668）、（22.62107796724637，114.00599721014495）。
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究随着智能手机的普及，拍照赚钱（photo crowdsourcing）成为了一种流行的众包模式，为企业和独立摄影师提供了更多的商业机会。
但是，对于拍照赚钱众包任务定价的研究还比较有限，因此本文梳理了相关文献，分析了众包任务的特点和定价的影响因素，并提出了一些研究和实践建议。
一、拍照赚钱众包任务的特点拍照赚钱众包任务是指企业或个人通过在线平台发布拍照任务，要求众包者按规定拍摄特定主题或场景的照片，并通过平台付款给众包者获取照片版权。
从众包任务的特点来看，拍照赚钱具有以下几个特征：1.任务类型多样化。
拍照赚钱众包任务涵盖了各种类型的照片，包括但不限于风景、人像、商业、广告等。
2.任务难度不同。
任务的难度程度不一，有些任务只需要普通拍照技术，而有些任务需要专业技能和创意。
3.任务规模不定。
任务的规模可以是几张照片，也可以是数百张照片。
4.任务地域分散。
任务不受地域限制，可以在全球范围内发布，众包者也可以随时随地完成任务。
5.任务交付周期短。
一般来说，拍照赚钱众包任务的交付周期要求短，如几天或一周之内完成。
拍照赚钱众包任务的定价需要考虑多种因素，包括任务类型、难度、规模、地域和交付周期等。
下面笔者详细介绍一下这些因素对任务定价的影响。
1.任务类型任务类型对定价有很大影响，不同类型的照片需要不同的技能和设备，因此对工作量和艺术价值的认定也不同。
例如，商业照片和人像照片需要更高级的摄影技术和后期处理，通常定价较高；而风景和纪实照片则较为简单，定价可以适当减低。
2.任务难度任务难度也是定价的一个重要因素。
一般来说，任务越难，定价也会越高。
例如，完成一组室内环境拍摄需要更多的时间和技巧，比一组风景照片的难度更高，因此定价应该高于前者。
3.任务规模任务规模对定价也有一定的影响。
当任务规模较大时，定价相应也会偏高，因为需要的时间和精力更多。
另外，大规模任务需要更多的人力和资源，从而会对成本造成影响，这也是增加任务定价的原因之一。
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越随着智能手机的普及和摄影技术的提高，拍照已经成为了人们生活中的一种乐趣和需求。
而利用拍照来赚钱，也成为了一个热门的话题。
很多人都希望通过拍照赚钱，但往往不知道如何定价。
本文将基于多元线性回归的方法，探讨如何制定“拍照赚钱”的任务定价模型。
1. 背景介绍拍照赚钱已经成为了一个热门的话题。
一些企业和个人通过发布一些任务来征集照片，比如风景照、美食照、时尚照等等。
而很多摄影师和爱好者也希望通过参与这些任务来赚取收入。
如何确定合理的价格，却成为了一个难题。
2. 多元线性回归多元线性回归是一种用于分析自变量与因变量之间关系的统计方法。
在本文中，我们将利用多元线性回归来建立“拍照赚钱”的任务定价模型。
我们将收集一系列任务的相关数据，包括任务类型、任务要求、照片数量、使用场景等因素，以及任务的定价。
然后，利用多元线性回归分析这些因素与定价之间的关系，建立定价模型。
3. 数据收集在实际操作中，我们可以通过调查问卷、网络数据等途径，收集与“拍照赚钱”相关的任务数据。
我们可以收集不同类型任务的定价数据，这些任务可以是商业广告、产品宣传、杂志编辑等等。
我们还可以收集任务的具体要求，比如照片的数量、拍摄场景、后期处理等等。
我们还需要收集照片的质量评价数据，这些评价数据可以来自客户评价、专业评审等。
4. 建立模型在收集到足够的数据后，我们可以利用多元线性回归分析这些数据。
我们首先需要确定哪些因素对任务定价有显著影响。
任务类型、照片数量、使用场景等因素都可能会对定价产生影响。
然后，我们需要建立多元线性回归模型，根据数据进行拟合并确定各个因素的权重。
最终，我们可以得到一个任务定价的数学模型，这个模型可以用于预测不同任务的定价。
5. 模型评估在建立模型之后，我们需要对模型进行评估。
我们可以利用交叉验证、残差分析等方法，来评估模型的拟合程度和预测能力。
如果模型的表现良好，我们就可以将其应用到实际任务中。
数学建模毕业设计论文.doc
“拍照赚钱”的任务定价摘要小四宋体关键词：支持向量机主成分分析1.问题重述“拍照赚钱”是用户下载APP，注册成为APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务，赚取APP对任务所标定的酬金的过程。
APP成为该平台运行的核心，而APP中的任务定价又是其核心因素。
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。
本题给出附件一：已结束项目的任务数据；附件二:会员信息数据：附件三：新项目任务数据(只有任务的位置信息)。
1.研究附件1中的项目，任务定价规律，分析任务的未完成原因。
2.为附件1中的项目设计新的任务定价方案，和原方案进行比较。
3.实际情况时，多个任务可能因为位置较为集中，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，对最终任务完成的情况有什么影响？4.对附件三中的新项目给出自己的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。
2. 基本假设1）2）3）4）5）3. 符号说明序号符号符号说明1 X1 维度2 X2 经度3 X3 任务标价4 X4 任务完成情况5 Q1 原方案成本6 Q2 新方案成本789104．问题（1）的模型建立、求解4.1 问题分析对于问题一，我们主要研究了附件一中的四项数据（任务gps维度、任务gps经度、任务标价、任务执行情况）。
通过初步观察任务的gps经纬度都和任务标价、任务执行情况相关，为了进行详细分析，我们采用了主成分回归分析法。
4.2模型准备主成分分析的目的主要是用较少的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量，通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。
由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。
主成分分析的结果受量纲的影响，如果改变量纲，则会由于各变量的单位可能不同而导致结果不一样，而回归分析是不存在这样的情况的，所以可以先把各变量的数据标准化，使用相关系数矩阵进行分析。
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“拍照赚钱”的任务定价分析
“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，要求成员在应用程序上收集任务并在完成任务后获得为任务划定的报酬。
在此应用中，任务定价是其核心要素。
通过对“拍照赚钱”任务定价方案的分析，评价和改进，优化任务包装方案，达到了节约成本，提高任务完成度的目的。
对于问题一，通过分析附件一中的任务定价数据，我们可以看到任务评估的平均定价为69.11，任务定价的范围为[65,85]。
在分析未完成任务的原因时，首先，未完成任务的比例为37.9％。
其次，绘制任务完成和任务定价框的折线图。
未完成任务的价格低于已完成任务的价格。
最后，在地图上标记任务的完成。
可以看出，未完成的任务主要集中在区域1中，区域2的完成度最高。
对于第二个问题，选择附件1中的完整数据作为训练集，并将未完成的任务作为测试集。
通过按经度和纬度连接附件I和附件II，建立了以任务定价为因变量的线性回归模型。
利用该模型对原方案中未完成任务的定价进行了预测和分析，预测值为新的定价方案。
新方案的完成率比原方案高11.87％。
对于第三个问题，根据任务位置和成员位置的经纬度信息计算出每个成员到每个任务点的距离，并根据每个成员的任务配额和信誉来分配和打包任务成员，
针对问题4和问题4，有必要为附件3中的新项目制定任务定价方案。
首先，从问题3中获得的约束公式用于打包和发布附件3中的
数据，可以打包。
到300。
然后，对300组数据进行预测和分析，以获得一组任务定价。
为了知道该方案是好是坏，请进行一系列比较。
利用附件3中的数据，将问题2中建立的模型应用于预测和分析，并获得新的任务定价。
比较两个任务的总价值后，我们发现软件包发布方案的成本较低，因此此结果更为合理。
通过对“拍照赚钱”任务定价的分析，我们可以了解到打包发布任务的成本较低，方案较为合理。
关键词：多元线性回归任务定价任务包装R语言
1，问题重述
“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，用户可以下载应用程序并成为会员，然后选择执行任务以在应用程序上赚钱。
这种基于Internet的自助服务平台以app为核心，而app中的任务定价是其核心要素。
如果定价不合理，将导致某些任务的收取率低，从而导致商检失败。
这个平台比传统的市场调查更可取，它更便于调查，不仅可以节省成本，还可以使数据更加真实有效。
但是，关于应用程序的最重要的事情是任务的定价。
如果价格不合理，一些任务将被忽略，导致商检失败。
根据附件中提供的数据，完成以下问题：研究任务的定价规律，分析任务未完成的原因。
为该项目设计一个新的任务定价方案，并将其与原始方案进行比较。
打包和发布任务。
并修改以前的定价模型，对最终任务完成有什么影响？
在附件3中给出新项目的任务定价计划，并评估该计划的实施效果。
2，问题分析
2.1问题1分析
第一个问题是分析两个方面。
首先是研究任务定价的规律。
首先，我们使用附件一中的任务数据绘制任务定价的分布图，可以直观地显示任务定价的分布，然后计算任务定价的均值和中位数以描述定价规律。
其次，通过对已完成和未完成任务的比较分析，找出未完成任务的原因。
通过对任务完成与任务价格之间关系的统计描述，以及任务价格与任务完成度之间的地理位置关系，分析了任务未完成的原因。
2.2问题2分析
建立模型时，f首先，根据附件1中完成任务的数据作为训练集，然后结合附件1和附件2中任务完成的变量1，再结合附件2中成员的数据，得出任务之间的距离计算成员，得到任务距离小于5km 的变量，其中价格为因变量，其他变量为自变量。
建立多元线性回归模型。
根据获得的数据，使用R语言获得多元回归系数表。
最后，该模型用于预测和分析原始方案中未完成的任务数据，而预测数据是新的任务定价方案。
有必要将新方案与原方案进行比较，并分析定价后新任务与先前任务的完成程度。