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通信行业专项调研报告：数据收集与分析方法调研问卷

您好！感谢您参与本次“通信行业专项调研报告：数据收集与分析方法”相关调研。本次问卷旨在了解通信行业从业者在开展调研报告过程中对数据收集与分析方法的应用现状、痛点及优化需求，所有数据仅用于行业研究，匿名填写，约需5-8分钟，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的通信行业细分领域是

通信设备制造
电信运营服务
通信工程建设
通信终端研发
行业通信解决方案服务
其他

Q2:您的工作岗位类型是

市场/行业研究岗
数据/技术分析岗
产品/解决方案岗
项目/运营管理岗
战略/投资岗
其他

Q3:您从事通信行业相关工作的年限是

1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上

Q4:您日常工作中参与或主导通信行业调研报告的频率是

每月至少1次
每季度1-2次
每半年1-2次
每年1次及以下
从未参与过

Q5:您在开展通信行业相关调研报告时，常用的一手数据收集渠道有哪些

企业内部业务/运营数据库
一线用户/客户访谈
行业专家深度访谈
线下行业展会/沙龙调研
问卷调研（面向从业者/用户）
实地走访产业上下游企业
其他

Q6:您常用的二手数据来源有哪些

工信部/通管局等官方公开数据
行业协会发布的统计公报
第三方咨询机构公开报告
上市企业财报/公开披露信息
学术期刊/行业论文数据库
权威行业媒体公开资讯
其他

Q7:您认为当前通信行业数据收集环节最突出的难点是

核心产业数据公开度低、获取成本高
不同来源数据口径不统一、难以对齐
数据时效性差，难以匹配快速迭代的行业变化
用户/企业端调研配合度低，样本代表性不足
数据真伪难辨，无效/错误数据占比高
其他

Q8:您在调研报告的数据分析环节，常用的分析方法有哪些

描述性统计分析（规模、增速、占比等）
对比分析（横向竞品/纵向周期对比）
PEST宏观环境分析
波特五力/产业链分析
用户画像/行为路径分析
回归/预测等量化模型分析
SWOT战略分析
其他

Q9:您认为当前通信行业数据分析环节最常见的问题是

分析方法与研究目标匹配度低，结论指向性弱
数据维度不足，难以支撑深度归因分析
分析结果过于理论化，缺乏业务落地指导价值
缺乏适配通信行业特性的定制化分析框架
可视化呈现效果差，结论传递效率低
其他

Q10:请您对目前所在团队开展通信行业调研报告时的数据收集完整性进行评分（1分非常差，5分非常好）

分数
标签

Q11:请您对目前所在团队开展相关调研时的数据分析结论准确性进行评分（1分非常差，5分非常好）

分数
标签

Q12:请您对目前所在团队调研报告成果对业务决策的支撑价值进行评分（1分完全无价值，5分价值极高）

分数
标签

Q13:您所在团队是否会针对5G、算力网络、空天地一体化等新兴通信赛道建立专项数据收集机制

已建立成熟的专项机制，定期更新数据
正在搭建相关机制，覆盖部分核心赛道
暂未建立，仅在有项目需求时临时收集
完全没有相关规划

Q14:您认为一份高质量的通信行业调研报告，需要重点强化哪些维度的内容

细分赛道真实落地的项目/案例数据
产业链上下游企业的动态经营数据
政策落地的实际影响量化分析
技术迭代的商业化前景预判
不同区域市场的差异化特征数据
用户真实需求与消费行为数据
其他

Q15:您是否会使用AI工具辅助开展通信行业相关调研的数据收集与分析工作

高频使用，已融入常规工作流程
偶尔使用，作为辅助参考工具
尝试过但效果不佳，很少使用
从未使用过

Q16:您认为AI工具在调研报告工作中最具价值的应用场景是

海量公开资讯的快速筛选与分类
基础数据的初步清洗与统计
数据可视化图表的快速生成
初步分析框架的搭建与思路参考
访谈/录音内容的结构化整理
其他

Q17:您认为未来3年通信行业调研的数据收集与分析方法，最核心的变革方向是

数据来源的自动化、实时化采集
分析模型的行业化、智能化升级
数据安全合规前提下的跨主体数据共享
从描述性分析向预测性、指导性分析升级
其他

Q18:您认为当前通信行业调研领域，哪些能力是从业者最需要提升的

多源异构数据的整合与清洗能力
适配通信行业特性的分析框架搭建能力
产业一线资源对接与深度调研能力
数据可视化与结论高效呈现能力
新技术工具（AI、大数据分析平台等）应用能力
其他

Q19:您在开展通信行业相关调研工作中，遇到过哪些印象深刻的数据收集或分析难题？欢迎分享具体案例或经验。

填空1

Q20:对于优化通信行业调研报告的数据收集与分析方法，您还有哪些其他建议？

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通信行业专项调研报告：数据收集与分析方法调研问卷
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