Research on Factors and Prediction Model about the Operation of Labor Crowdsourcing APP Platform in Big Data Environment：Part of Cities from the Pearl River
Delta as an Example
作者：陈光慧;陈嘉倩;宋祯;韩潇
作者机构：暨南大学经济学院,广东广州510632 出版物刊名：统计与信息论坛 页码：116-122页 年卷期：2018年 第7期
主题词：大数据;劳务众包平台;预测模型;Fisher线性判别;随机森林
摘要：在大数据环境下,劳务众包APP平台上任务的完成率是反映平台运营的重要指标。利用某劳务众包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。
