任务分包定价策略研究

2018-09-10 23:13范兴奎刘奎王梦宇
关键词:多元线性回归模型

范兴奎 刘奎 王梦宇

摘 要:运用K-means聚类法将任务按照经纬度分类,进行多元线性回归分析,建立新的定价方案.构建任务打包算法,进行多元线性回归分析,得到合理的定价策略.实验结果表明,新方案的定价更为合理.

关键词:K-means聚类法;多元线性回归模型;打包半径;任务打包算法

[中图分类号]R19 [文献标志码]A

Abstract:Firstly, we use K-means clustering method to classify tasks according to latitude and longitude and carry out multivariate linear regression analysis to establish a new pricing scheme. Then, we build the task packaging algorithm and carry out multivariate linear regression analysis to get a reasonable pricing strategy. Finally, the experimental results show that the pricing of the new scheme is more reasonable.

Key words:K-means clustering method;multivariate linear regression model;packing radius;task packing algorithm

1 模型假設及符号说明

1.1 模型假设

数据处理过程中忽略地球曲面因素对距离的影响;假设定价过程符合市场供求理论,且不考虑政策对该软件的影响;不考虑火山、地震等自然灾害对任务的干扰;假设所有用户和商家均为理性经济人;假设所有数据来源真实可靠.

表3的数据表明,残差数值偏高,最高可达339.61,只有第四、第五、第六类的残差值较低,表明模型拟合效果不理想.参考文献[2]的定价规律不合理,存在主观定价情况,导致远离市中心的任务完成度较低.定价是一个多因素导向的过程,只考虑距离与定价的关系而忽略其他客观因素的影响,会造成定价不合理,从而导致任务无法完成.

任务未完成点主要集中在广州市、深圳市及佛山市附近.距离市中心越远,定价越高.任务未完成的主要原因是:

(1)定价合理是完成任务的基本因素.任务分包最核心的一环是定价,合理的价格可以吸引众多参与者,促进任务高效完成.若定价者仅基于任务点与聚类中心的距离定价,则会忽略用户执行任务时成本大于利润的情况.

(2)会员数量是影响任务完成的因素之一.一般来说,会员数量越多,任务完成概率越大.

(3)经济发展水平影响任务的完成情况.深圳市周边大量任务处于未完成状态,且定价明显较低,但深圳市会员数量充足,几乎不存在其他区域会员跨地区完成任务的情况.2016年深圳市居民人均年收入为45 000元[4],日常工资足以满足人们的消费需求,基本不需要赚取外快来增加收入.因此,较高的经济发展水平会导致任务完成率较低.

(4)便捷的交通有利于任务的完成.如东莞市附近,一些价格较高的任务也无人接受.该区域位于东莞市城乡结合部,交通网络不发达,时间成本和交通费用大于任务酬金,因此理性会员普遍会放弃接受此类任务.

3 模型2:多元线性回归模型[1]

3.1 指标选取

会员到任务点的距离x1为采用针对某一任务选择,所有会员与其距离的和;会员信誉值x2为参考文献[2]中给出的指标;预定任务限额x3为每位会员预定的完成任务的上限;人均收入x4为全体成员获取总收入的平均值;青年人口比例x5为一定区域内,某个时间段中,青年人口数占总人口数的比重;交通便利程度x6为一个地区的道路交通状况;τ为0-1变量,即当任务点附近有地铁时,τ为1,否则为0.相关数据来源于广东省统计年鉴.[5]

3.2 模型建立

计算每类别的任务完成度,选择其中具有代表性的三类:第三类(20%)、第五类(56%)和第六类(99%).计算每类别最大范围、各会员与聚类中心的距离.若会员与聚类中心的距离处于某一范围内则归为一类.计算会员到聚类中心的距离和.将三类任务点输入百度地图,统计各任务点附近一定范围内的公交站台和地铁站台数量,计算交通便利度.[6]

建立多元线性回归模型.计算结果表明[7],会员信誉度和预定任务限额的相关系数为0.653,相对较高.会员信誉度对价格的影响最小,因此,剔除该指标,建立五元线性回归方程.

4 模型3:任务打包定价模型

任务打包对行业定价的影响因素为:接单者通过一次完成多项邻近任务从而降低成本,商家通过将多项任务分配给同一接单者从而降低价格.基于任务距离打包的核心在于任务打包半径的确定.本文分别选取1 km,2 km和3 km作为打包半径,对任务进行打包.

以第三类打包任务为例.随机选择某一点,以1 km为半径,运用MATLAB软件编程计算出任务点与其距离,与半径对比,选择所有距离小于半径的点与初始点一起打包.通过任务打包算法,完成打包,得到各任务包的经纬度数据.建立基于任务打包的多元线性回归模型,研究任务打包的定价策略.采用式(2)计算每个任务包与会员的距离与距离和.选取预定任务限额、人均月收入、青少年比例及交通便利度作为指标进行多元回归分析.回归模型为:

5 结论

基于“互联网+”共享模式,研究任务分包软件的定价策略问题.运用K-means聚类法,将任务按照经纬度分为8类,任务点与聚类中心的距离作为自变量,与任务价格进行拟合,分析任务未完成的原因.再选取对完成任务有影响的指标,进行多元线性回归分析,建立新的定价方案.新的定价方案与原有定价方案对比的结果表明,新方案的定价更为合理.构建任务打包算法,进行多元线性回归分析,从而得到合理的定价策略.

参考文献

[1] 司守奎,孙玺菁. 数学建模算法与应用[M].北京:国防工业出版社,2008:1-35.

[2] 中国工业与应用数学学会.2017年全国大学生数学建模竞赛B题[DB].http:// www.mcm.edu.cn/ht ml_cn/node/460baf68ab0ed0e1e557a0c79b1c4648.html.

[3] 贺超英,王少喻.MATLAB应用与实验教程[M].北京:电子工业出版社,2013.10-91.

[4] 中华人民共和国国家统计局,深圳市统计局. 深圳统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2016.139-143.

[5] 中华人民共和国国家统计局,广东省统计局.广东统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2016.100-267.

[6] 刘燕婷,苏小熔,任龙文.广州中心城区免费公园公共交通出行便利度分析[J].云南地理环境研究,2010,22(5):63-67.

[7] 卢纹岱.SPSS统计分析[M].北京:电子工业出版社,2010.109-137.

编辑:吴楠

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