王一帆，陈佳垚，史园园
华北理工大学，河北 唐山 063000
摘要：“拍照赚钱”是互联网下的一种自助式服务模式，这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供了各种商业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式能大大节约成本，并有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查周期，于是APP任务定价的合理性变的很重要，定价与任务不合理的完成任务就少或信息不准确，影响市场调查结果。本文通过对项目任务定价规律的研究，利用Matlab绘制了任务经纬度坐标与定价数据三维拟合图并对城市内会员分布进行聚类分析，得到任务定价规律。
关键词：聚类算法；任务定价
1数据处理
本文对一组已结束项目的任务数据进行分析。为提高数据质量，本文采用拉以达准则进行异常数据的剔除[[]]，通过Matlab算法对算数平均值和标准偏差的计算从而对数据进行筛选。
筛选结果表示：
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表1结果显示附件一数据无异常，附件二中5号和1175号数据异常，5号会员位置相对偏远，因此在问题中的影响较小可以忽略。而1175号会员位置经纬度数据明显有误，因此将剔除附件二中异常的两个数据。
5.1.2基于地图拟合的定性分析
首先，将附件一中提供的已结束的每个任务的经纬度数据导入到表格中，进行相应的数据处理，将不同任务定价分类，通过“地图无忧”网页将得到的任务经纬度数据建立图层，并导入百度地图中，任务的经纬度数据和地图拟合。
其中，绿色圆点代表60-67之间的位置；蓝色星点代表67.5-70之间的位置；红色方点代表70.5-73之间的数据；紫色菱形点代表73.5-75之间的位置；黑色圆点代表80-85之间的位置。
根据该项目各任务在地图上的分布情况，能够清晰直观地观察到各个任务的位置信息，直观的结果显示：
任务价位60-67在城市中心任务数据拟合点密集程度高；
任务大多集中在广东省的广州市、深圳市、东苑市、佛山市四个地区，这些 地点会员分布也比较密集；
紫色菱形点和黑色圆点较稀疏，大体远离城市中心。
为进一步观察每项任务的地理位置及其定价的信息，利用MATALB的曲线拟合工具箱，做出了每项任务经纬度坐标与定价数据的三维拟合图，如图2所示。
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图2任务经纬度与定价数据的三维拟合图
黄色区域代表城市郊区，蓝色区域代表市中心，绿色区域代表市中心与市郊区的交接地带。
根据该项目每个任务经纬度与定价数据三维拟合图，可以观察到：
(i)任务的分布越密集，周围的任务数量就越多，区域颜色越深，代表任务定价越低；任务的分布越稀疏，周围的任务数量就越少，区域颜色越浅，代表人物定价越高。
(ii)较少的任务分布在郊区，会员数量相对较少。
(iii)任务与会员交际中的地方定价较低；任务与会员较稀疏的地方定价相对较高。
1.2任务定价规律定量分析
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1.3结果分析
由上易看出，任务定价随任务难度及任务密度的变大而增高，而任务定价随会员密度的变大而降低，且任务难度对任务定价的影响最大。
综上所述，任务未完成的原因主要受任务难度的影响，而任务难度主要是通过偏僻程度来体现，即会员位置与任务位置之间的距离。任务未完成的主要原因是任务定价较低，任务点与会员所在位置较远，导致会员积极性下降，任务未完成率上升。
参考文献
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