能源在线调研配额控制与无效答卷处理：金数据应用情况调查

您好！本次调研旨在了解能源行业在线调研场景中配额控制与无效答卷处理的实际做法，以及金数据平台在相关工作中的应用体验。问卷采用匿名形式，答案无对错之分，预计占用您5-8分钟，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位属于能源领域哪类细分方向？

煤炭/油气等传统能源生产

光伏/风电等新能源开发

电网/能源输配企业

能源服务/咨询机构

其他能源相关主体

Q2:您是否有使用金数据等在线表单工具开展调研的经验？

经常使用，是主要调研工具

偶尔使用，搭配其他工具开展

听说过但未实际操作过

完全不了解这类工具

Q3:您所在团队开展能源主题在线调研时，是否会设置明确的样本配额规则？

每次调研都会提前设置

重要调研项目才会设置

很少设置，靠人工后期筛选

从未设置过配额要求

Q4:您在设置调研配额时，通常会以哪些维度作为划分依据？

受访者所属能源细分领域

受访者岗位/职级

受访者所在区域

企业规模/用能体量

其他自定义维度

Q5:请您评价当前使用的工具在配额自动管控功能上的易用性（1分非常难用，5分非常好用）

分数

标签

Q6:在过往的能源调研项目中，您遇到的无效答卷占比通常在什么范围？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q7:您遇到过的无效答卷通常有哪些典型特征？

所有题目选择同一选项、作答时长过短

前后题答案逻辑明显矛盾

填写内容与调研主题完全无关

重复IP/重复设备提交的答卷

不符合配额要求的错位样本

Q8:您目前主要通过什么方式识别调研中的无效答卷？

依靠工具自带的规则自动筛选

人工逐份核查判断

工具初筛+人工复核结合

暂时没有专门的识别流程

Q9:您认为金数据在处理无效答卷方面，哪些功能最具实用价值？

作答时长限制、防重复提交设置

选项逻辑校验、跳题规则配置

自定义筛选条件批量标记异常答卷

配额满员后自动关闭对应收集通道

数据清洗时的批量删除/导出功能

Q10:请您评价当前无效答卷处理流程对调研数据准确性的提升效果（1分几乎无提升，5分提升非常显著）

分数

标签

Q11:您在开展配额管控时，是否遇到过“配额已满但仍有无效答卷占用名额”的问题？

经常遇到，对样本代表性影响较大

偶尔遇到，会额外增加补样工作量

很少遇到，现有规则基本能规避

从未遇到过这类问题

Q12:为了减少无效答卷对配额占用的干扰，您认为哪些优化方向最有效？

在答题入口增加身份校验环节

设置答题过程中的实时逻辑校验

配额达标后即时锁定对应样本通道

建立异常答卷的自动识别标记规则

其他

Q13:您向同行推荐使用金数据开展能源调研配额管理与答卷质控的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常愿意）

选项1

Q14:您所在团队平均每个季度会开展多少次能源主题的在线调研？

1次及以下

2-4次

5-8次

8次以上

Q15:您认为当前在线调研的配额控制功能，最需要补强的环节是什么？

多维度交叉配额的灵活配置

配额进度的实时可视化提醒

超配额答卷的自动分流处理

与样本库的联动配额校验

Q16:除了无效答卷干扰外，您在调研配额执行中还遇到过哪些常见问题？

部分细分群体样本招募困难，配额难以完成

配额规则设置过于复杂，增加答题流失率

不同渠道的样本配额难以统一统计

配额调整不灵活，无法适配调研中的临时需求

Q17:请您评价金数据在能源调研场景下的整体适配程度（1分完全不适配，5分非常适配）

分数

标签

Q18:您是否会针对不同类型的调研项目，设置差异化的无效答卷判定标准？

会，根据项目主题和样本要求单独设置

大部分项目沿用统一的判定标准

很少调整，仅在数据问题突出时修改

没有明确的判定标准

Q19:关于能源在线调研中如何更高效地做好配额管控、减少无效答卷，您还有哪些实践经验或功能建议？

填空1

能源在线调研配额控制与无效答卷处理：金数据应用情况调查

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