互联网众包平台定价策略与建模研究

"小美赛建模论文，2017年的获奖论文主要探讨了互联网众包平台的定价策略问题，涉及数据预处理、统计分析、聚类算法、相关性分析、多元线性回归以及模型优化等多个方面。" 这篇论文详细分析了2017年数学建模小美赛中关于互联网众包平台定价的一系列问题。首先，通过对样本数据的预处理，论文以经纬度为坐标绘制了会员分布和价格分布图，并提出了一个假设：低价格区域往往与人口密集区有较高的重合度。为了验证这一假设，论文采用了两种方法。一种是利用KMeans聚类分析，将区域分群并计算中心，然后通过统计学方法证明价格与人口密集度的负相关性。另一种方法则是构建网格分布图，统计每个区域的相关指标，如任务完成度、人均限额、信誉度和开始时间，并通过SPSS进行Pearson相关性分析，揭示价格与人口分布的关联。 在问题二中，论文深入探讨了任务定价的多元因素，包括任务个数、任务限额、开始时间、会员信誉度和会员数量等。通过多元线性回归分析，建立了这些因素与定价的线性函数模型。论文还运用了R方检验、F检验、t检验和DW检验来评估模型的拟合度，结果显示模型表现良好。在此基础上，论文提出了一种新的定价策略，旨在在保证任务完成度的同时优化成本。 问题三关注了定价策略对任务完成度的影响。论文发现某些区域任务集中，用户可能愿意接受较低的报酬。然而，模型预测的价格上升与这一观察相矛盾，提示需要进一步优化模型。论文提出了任务打包的概念，以降低公司的整体支出并提高用户的积极性。通过调整价格并观察任务完成度的变化，论文找到了用户接受度与成本之间的平衡点，并提出了多种模型优化方案和政策建议，如不同的打包原则和激励机制。 问题四则涉及新样本的任务分布分析，虽然描述不完整，但可以推测论文可能会对比旧样本和新样本的差异，以便更新或验证之前的模型和理论。 这篇小美赛建模论文全面研究了互联网众包平台的定价策略，结合统计学和数据挖掘方法，提供了理论分析和实践建议，对于理解众包平台的运营和优化有着重要的参考价值。