照片作为一种信息的载体,在各种场景下都被人们使用。在互联网时代,照片的传递速度和成本都微乎其微,人们在日常生活中也经常会使用社交软件分享自己的照片。照片的内容多种多样,其中之一有运动摄影。短程马拉松比赛作为一种难度较低,参赛人数较多的比赛,慢慢受到了广大业余跑步爱好者的关注,很多人都参与其中。在参赛之后很多跑者想要获得参加比赛的照片,很多摄影公司抓住机会,提供了相应的服务。为了给选手提供更多更好的照片,同时增加企业的收益,如何提升照片的下载率是企业最关注的问题。为了使调查研究更有针对性,首先对参加马拉松业余爱好者进行问卷调查,确定企业核心用户群体以及他们的特点,并对运动摄影市场趋势做出判断。通过对用户进行调查,发现用户对照片最主要的要求就是照片的主体是用户本人且清晰,能在赛后尽可能快的获取自己的照片。因此将影响照片下载率的主要因素分为两部分:照片的美学质量和照片上传效率。在此基础上提出了照片的清晰度、饱和度、亮度、图像色彩、主体位置信息等反映图像美观质量的因素。并利用统计学模型来分析研究照片美观质量数据对照片下载率的影响,最终通过实验分析对比了对数几率回归、线性判别分析、决策树模型、随机森林模型,获得了一个准确率达到78%的分类模型,表明最终选择的变量体系可以良好的识别图像的美观质量。并且可对质量较差的图像进行识别,并结合数据给出修图建议。本文将统计分析的方法运用在这种新场景和实际业务当中,并获得良好的结果,对于企业也有实际的参考价值,结合公司的推荐算法可以为用户提供更多的优质图像,在满足用户的前提下,获得更大的收益。