本文研究了“拍照赚钱”的任务定价规律问题及基于聚类分析的任务打包定价方案.针对问题一:用地图无忧软件绘制附件一中已完成的任务和未完成任务的分布,得出深圳市的任务完成情况较差,东莞市的任务几乎全部完成.所以选取东莞市的任务数据绘制出任务价格与经纬度三维散点图,观察出散点围绕三个中心点呈倒锥形分布,得出任务定价随着任务与任务距中心点的距离增加呈上升趋势,接着我们对任务进行分区处理,利用Matlab对东莞市长安镇的任务定价与任务距中心点距离作回归分析并进行显著性检验,但发现显著性不是很明显,进一步探究发现,该散点图的分布更符合分段函数,于是我们给出了分段函数模型.最后对于未完成任务的原因进行分析,得出任务未完成与定价不合理、交通因素有关.针对问题二:我们采用K-Means聚类算法对每个地区的任务进行聚类分组.设定分组筛选条件:分组后的每个任务价格必须相等,从而保证任务分布比较集中.我们取聚类中心为打包任务位置.然后建立距离替代模型确定任务价格.经过SPSS对预定限额与信誉度做相关性分析后,我们取东莞市长安镇任务分布定价并进行效果检验,模型优化效果显著.然后将问题一与所得出的定价规律与打包模型相结合建立了组合优化模型,最后分析方案效果,进一步肯定了新方案的优越性.