任思源 王铎 闫佳鹤 赵怀志

摘 要 近年来随着移动互联网的发展，移动互联网的自助式劳务众包平台掀起热潮，APP成为此类平台运行的核心，通过研究如何根据收集的位置数据信息对影响因素进行合理性分析并定价，为解决其此类APP定价问题，提供了一条思路。

【关键词】数据处理 K-means聚类 回归分析 打包分配

由于会员是从APP上领取需要拍照的任务，赚取APP对任务所标定的酬金。因此，若APP所给定价不合理，有些任务就会无人问津，从而导致商品滞留。从消费者心理导向考虑定价，若任务量供大于求，为避免因抢单而出现系统崩溃或者最后无人接单的情况，可以适当降低任务项目定价；而若供小于求，可以适当提升定价以吸引会员接单，提高任务完成率。

1 定价策略分析

初始状态，能供给用于定价研究的数据种类极少，对普通运营商而言，开始只能通过任务位置状况而给出定价。通过进行大量市场调研结合定价理论，考虑规定价位区间，此限度内，任务所处位置交通越便利、人口密集程度越高，定价越低；反之，则相对越高。在此定价上运营一段时间后，对已结束项目任务数据（含任务经纬度、定价和完成情况）进行研究，将经纬度数据转化到地图，用Power Map Preview For Excel导出三维图。据热度地图知，相同价位，处于市中心繁华街道等人流量大、交通便利的地方完成情况较偏远些的、人口密度较小的位置更好；样本中总体完成情况较差，已完成任务数仅占发布任务总数62.5%。……