团餐态度调研配额控制与无效答卷处理（金数据应用）问卷

您好！本次调研旨在了解团餐场景下，使用金数据开展态度调研时的配额控制与无效答卷识别处理情况。您的真实回答对我们优化调研流程、减少无效答卷干扰具有重要参考价值，问卷约需5分钟，所有信息仅作汇总分析，请放心填写。

Q1:您所在的单位是否使用金数据开展过团餐相关的调研活动？

是，经常使用

是，偶尔使用

从未使用，但有使用计划

从未使用，也无相关计划

Q2:您在团餐调研项目中，通常承担的角色是？

调研项目负责人

数据运营/分析人员

团餐运营管理人员

问卷发放执行人员

其他相关岗位

Q3:您开展团餐态度调研时，是否会设置明确的样本配额（如不同就餐人群、部门、年龄段的样本占比）？

每次都会设置

大部分项目会设置

偶尔设置

从不设置

Q4:您在设置团餐调研配额时，通常会重点控制哪些维度？

就餐人员身份（如员工/学生/访客）

所属部门/年级/区域

年龄/性别等人口属性

就餐频次（如每日就餐/每周数次/很少就餐）

餐次偏好（早餐/午餐/晚餐/夜宵）

其他维度

Q5:您认为配额控制对提升团餐调研数据准确性的帮助程度如何？

帮助非常大

帮助较大

帮助一般

帮助较小

几乎没有帮助

Q6:请对您过往使用金数据进行配额控制的便捷程度打分（1分非常不便，5分非常便捷）

分数

标签

Q7:您在团餐调研过程中，遇到过哪些导致无效答卷产生的情况？

答题时间过短（如低于正常答题时长的1/3）

所有题目选择同一选项（如全选A/全打满分）

前后逻辑矛盾（如前面说从未就餐，后面评价菜品口味）

填写内容明显随意（如文本题填乱码、无关内容）

同一IP/同一设备重复提交

不符合配额要求的样本超额提交

其他异常情况

Q8:您过往开展的团餐调研中，无效答卷的占比大约是多少？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

未做过相关统计

Q9:您认为无效答卷对团餐调研结论的影响程度如何？

影响极大，可能完全误导决策

影响较大，会明显干扰结果判断

影响一般，小范围偏差可接受

影响很小，几乎不干扰结论

Q10:您目前识别无效答卷主要依靠哪些方式？

人工逐一核查答卷内容

借助问卷工具自带的规则自动筛选

通过数据交叉分析排查异常

设置答题门槛（如登录验证、配额校验）

暂未开展专门的识别工作

其他方式

Q11:您是否使用过金数据的功能来辅助识别无效答卷？

是，经常使用相关功能

是，偶尔使用

听说过相关功能但未使用

完全不了解相关功能

Q12:您认为金数据中哪些功能对减少无效答卷最有帮助？

答题时长限制

选项逻辑校验/矛盾答案拦截

同一用户/IP/设备限填

配额满额自动停止收集

文本题关键词校验

答题验证码/身份验证

数据清洗标记功能

其他功能

Q13:请对您使用金数据处理无效答卷的效率打分（1分效率极低，5分效率极高）

分数

标签

Q14:在配额控制场景下，您是否遇到过因无效答卷占用配额，导致有效样本不足的情况？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q15:针对已识别的无效答卷，您通常的处理方式是？

直接删除，不纳入统计分析

标记后单独留存，不参与核心结论计算

人工复核后再决定是否保留

保留所有答卷，仅在分析时做权重调整

暂未形成固定处理流程

Q16:您认为当前在团餐调研的无效答卷处理环节，主要存在哪些痛点？

自动识别规则不够精准，容易误判有效答卷

人工核查成本高、耗时长

配额被无效样本占用后补样困难

缺乏标准化的处理流程和判定标准

工具功能无法匹配个性化的校验需求

其他痛点

Q17:您对金数据在团餐调研配额控制与答卷校验方面的整体满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q18:您希望金数据未来在哪些方面优化，以更好地支持团餐调研工作？

提供更灵活的多维度配额组合控制

升级智能识别无效答卷的算法模型

支持自定义的答卷质量评分规则

增加配额占用的实时预警与补样提醒

简化无效答卷批量处理的操作流程

提供团餐调研专属的模板与校验规则

其他优化方向

Q19:如果有一套结合金数据的团餐调研配额管理+无效答卷自动处理方案，您是否愿意尝试使用？

非常愿意

比较愿意

持观望态度

不太愿意

完全不愿意

Q20:您在使用金数据开展团餐调研、处理无效答卷或进行配额管理时，还有哪些具体的经验、问题或建议？欢迎分享。

填空1

团餐态度调研配额控制与无效答卷处理（金数据应用）问卷

关于

1个月前

更新

951

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷