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  • 简介:在大数据环境下,劳务众APP平台上任务的完成率是反映平台运营的重要指标。利用某劳务众APP平台上的会员信息以及一个已结束项目的任务数据,辅以地区宏观数据,挖掘出六个影响因素,构建相应的预测模型。Fisher线性判别模型表明,价格、距离、非户籍人口比例对完成度有正向影响,而人均可支配收入、交通支出和失业率有负向影响;随机森林模型显示,按照重要性排序,影响因素依次是距离、交通支出、非户籍人口比例、价格、可支配收入和失业率。此研究结论能及时为平台、商家的任务发布策略提供参考,有助于平台更加有效地运营。

  • 标签: 大数据 劳务众包平台 预测模型 FISHER线性判别 随机森林