年B题拍照赚钱的任务定价
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手机摄影技术的不断提高和社交媒体的普及，拍照赚钱已经成为一种新的赚钱方式，吸引了大批的摄影爱好者和专业摄影师。
众包任务定价对于“拍照赚钱”行业至关重要，它直接关系到摄影师的收入和任务的吸引力。
对于众包任务定价的研究势在必行。
我们需要了解什么是“拍照赚钱”众包任务。
在这种模式下，平台会发布一些需要拍摄的图片或者视频的任务，然后摄影师可以根据自己的兴趣和能力选择任务进行拍摄，完成后提交给平台审核，通过审核的作品通过后即可获得相应的报酬。
众包任务的定价是平台和摄影师双方都需要考虑的重要因素，因为定价的合理性直接关系到任务的吸引力和摄影师的收入。
在研究众包任务定价时，我们需要从以下几个方面展开分析：要考虑的是图片的内容和质量。
不同的众包任务对于图片的内容和质量都有不同的要求，一般来说，对于高质量的作品，平台会愿意支付更高的价格。
而且在市场中，某些特定类型的图片可能会比较稀缺，比如特定的地点、人物或者场景，这些图片的定价也会相对较高。
确定图片的内容和质量对于众包任务定价至关重要。
需要考虑的是市场需求和竞争情况。
众包任务定价受市场供求关系的影响，如果某种类型的图片供大于求，那么对于这类图片的定价自然就会相对较低。
而一些市场需求比较高的图片，其定价则可能会相对较高。
竞争也是一个重要的因素，如果竞争比较激烈，那么摄影师为了吸引客户可能会降低价格，而平台也可能会适当提高定价来吸引优质的作品。
要考虑的是摄影师的工作量和成本。
摄影师在拍摄作品的过程中需要花费时间和精力，而且可能还需要支付一些拍摄成本，比如摄影器材、场地租金等。
摄影师的工作量和成本也是众包任务定价的一个重要考量因素。
还需要考虑的是平台的利润和市场定位。
对于众包平台来说，定价不能过低，否则可能会导致平台利润不足，影响平台的发展。
平台的市场定位也是一个重要的考虑因素，一些高端定位的平台可能会愿意支付更高的价格来吸引更多的高质量作品，而一些大众化的平台则可能会以更低的价格来吸引更多的摄影师和客户。
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。
拍照赚钱的任务定价数学建模论文
“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。
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一、拍照赚钱的众包任务定价存在的问题1. 定价不透明在一些拍照赚钱的众包任务平台上，任务的定价常常并不透明。
有的平台甚至没有一个明确的定价标准，导致参与者无法准确地评估任务的价值，从而影响了他们的积极性和参与度。
2. 定价过低一些平台为了吸引更多的参与者，将任务的定价设置得过低，甚至有时远低于任务的实际价值，这既使得参与者的劳动得不到应有的回报，也严重影响了任务的质量。
定价不合理表现在，有的任务虽然定价高，但其实际价值并不相符，对于任务发布者而言是一种资源的浪费，对于参与者而言则是一种欺骗和误导。
1. 任务类型对定价的影响拍照赚钱的任务类型多种多样，可能需要拍摄商品、风景、人物等各种类型的照片。
不同类型的任务对信息的获取难易程度，对拍摄技术的要求，对市场需求的程度都有所不同，因此也需要有不同的定价标准。
任务所需的时间长短也是影响定价的一个重要因素。
有些任务可能只需要几分钟就可以完成，而有些任务可能需要花费数小时甚至几天的时间。
任务时间也应该成为定价的参考依据。
不同地域的任务的定价也应该有所差异。
在一些地区，尤其是一些发展中国家，人工成本相对较低，因此众包任务的定价可能也相对较低。
而在一些发达国家，人工成本更高，任务的定价也应该相对高一些。
众包平台应该建立一个透明的定价机制，让参与者可以清楚地知道不同类型任务的定价标准。
这样既可以激励参与者的积极性，也可以提高任务的质量。
2. 合理制定定价标准众包平台应该根据不同类型的任务、不同地域的任务、任务所需时间等因素，合理制定定价标准，确保任务的定价能够反映其真实的价值。
3. 加强对定价的监管相关管理部门以及相关协会应该加强对众包任务定价的监管力度，防止一些不法平台通过不合理的定价来欺骗参与者。
四、结语拍照赚钱的众包任务定价是一个较为复杂的问题，其受到多种因素的影响。
为了保证众包任务的可持续发展，我们需要不断对众包任务的定价进行研究和调整，使其能够更好地反映任务的真实价值，从而促进众包任务的健康发展。
“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”的任务定价方案
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.18.253“拍照赚钱”的任务定价方案①郭涵婧(福州大学 福建福州 350000)摘 要：拍照赚钱是互联网下新兴的一种自助服务模式。
本文主要解决了由已结束项目任务数据的各指标及会员数据改进任务定价的问题，并分析了不同方法的实施效果。
问题一，我们首先进行数据修正。
通过价格分布热力图发现原方案的任务定价和该任务周边的会员分布情况存在明显的线性关系，定义任务点繁华度为以任务点为中心某半径范围内的任务点个数，故选用繁华度做自变量建立与定价的回归方程，由任务完成为1，不完成为0的特征，我们用逻辑回归建立任务完成度关于繁华度和定价的回归方程，由逻辑回归方程可以看出，在会员位置确定且无法改变的情况下，即任务的半径范围内会员数不变时，任务定价越高，任务被完成的可能性越大。
而未被完成的任务点，除了位置离会员集中区较远以外，价格也不足够高来吸引更多的会员去完成它。
问题二，变换模型一的逻辑回归方程即可得到新的定价方案。
当任务无法被完成时，我们的定价模型通过提高它的价格以提高任务被完成的概率，而当任务可以被完成时，我们给出了可以被完成的最低定价，以提高该APP公司的利益。
问题三中由欧氏距离对各个任务点进行Q型聚类，得到了各打包任务。
类似于问题二所建立的模型，得出打包任务中心点的定价，并且考虑该打包任务所含的任务点个数，两者相乘得到该打包任务的最终定价，并建立一个根据双向满意度矩阵来进行打包任务分配的模型，于是每个打包任务最终被解决的可能性非常大。
打包后的总定价明显低于不打包时的总定价，这对公司的利益来说是非常有益的。
问题四，计算打包或不打包的定价方案，打包之后的任务总定价明显高于不打包的总定价，然而打包会让任务的完成度更好，两种定价方案各有优势，APP公司可根据实际情况选择最适合的方案。
关键词：定价方案 繁华度 打包 回归分析 逻辑回归 Q型聚类 双向匹配 mat 中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(c)-0253-04①作者简介：郭涵婧(1997—)，女，汉族，山西五台人，本科，研究方向：数学与应用。
“拍照赚钱”的任务定价-全国大学生数学建模竞赛
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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”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）。
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年B题拍照赚钱的任务
定价
WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）
B题“拍照赚钱”的任务定价
“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。
附件一是一个已结束项目的任务数据，包含了每个任务的位置、定价和完成情况（“1”表示完成，“0”表示未完成）；
附件二是会员信息数据，包含了会员的位置、信誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额，原则上会员信誉越高，越优先开始挑选任务，其配额也就越大（任务分配时实际上是根据预订限额所占比例进行配发）；
附件三是一个新的检查项目任务数据，只有任务的位置信息。
请完成下面的问题：
1.研究附件一中项目的任务定价规律，分析任务未完成的原因。
2.为附件一中的项目设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。
3.实际情况下，多个任务可能因为位置比较集中，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，对最终的任务完成情况又有什么影响？
4.对附件三中的新项目给出你的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。
附件一：已结束项目任务数据
附件二：会员信息数据
附件三：新项目任务数据。