家居需求调研配额控制与无效答卷处理(金数据应用)调查问卷

您好!本次调研旨在了解家居需求调研中配额控制与无效答卷处理的实际应用情况,重点关注金数据工具在识别、筛选无效答卷方面的功能与实践,感谢您抽出宝贵时间参与!

Q1:您是否有使用金数据开展家居需求类调研的经验?

有,经常使用
有,偶尔使用
听说过但未使用过
完全不了解

Q2:您在家居需求调研中,是否遇到过因无效答卷影响数据准确性的情况?

经常遇到
偶尔遇到
很少遇到
从未遇到

Q3:您认为家居需求调研中常见的无效答卷类型有哪些?

答题时间过短的秒答卷
所有题目选项完全一致的雷同卷
前后回答逻辑矛盾的矛盾卷
不符合调研配额要求的超配额答卷
恶意填写的垃圾答卷

Q4:您认为无效答卷对家居需求调研结果可信度的影响程度如何?(1分=几乎无影响,5分=严重影响)

分数
标签

Q5:您在使用金数据开展家居调研时,是否会提前设置配额控制规则?

每次都会设置
大部分时候会设置
偶尔会设置
从不设置

Q6:您在家居需求调研中通常会设置哪些维度的配额?

受访者年龄层配额
受访者所在城市等级配额
房屋类型(新房/旧房/租房)配额
装修阶段(未装修/装修中/已装修)配额
购房预算区间配额

Q7:您认为金数据的配额控制功能对减少无效答卷的帮助程度如何?

帮助非常大
帮助比较大
帮助一般
几乎没有帮助

Q8:您使用过金数据哪些功能来防范无效答卷?

答题时长限制
IP地址限制
同一设备/账号限答一次
逻辑校验设置
验证码验证
人工审核筛选

Q9:您在家居调研中通常会将最低答题时长设置为多久,来初步筛选无效答卷?

30秒以内
30秒-1分钟
1-2分钟
2-3分钟
3分钟以上

Q10:您对金数据自动识别无效答卷的准确率满意度如何?(1分=非常不满意,5分=非常满意)

分数
标签

Q11:对于系统识别出的疑似无效答卷,您通常的处理方式是?

直接全部剔除,不纳入统计
逐一人工复核后再决定是否保留
保留但做特殊标记,不纳入核心分析
直接保留参与统计

Q12:您认为金数据在无效答卷处理方面还有哪些可优化的空间?

提升AI识别逻辑矛盾答卷的准确率
增加更多自定义配额维度
优化异常答题行为的实时提醒功能
增加批量标记、处理无效答卷的工具
提供无效答卷原因的自动分析报告

Q13:您在家居需求调研中,因无效答卷导致的配额缺口通常如何弥补?

重新发放问卷定向补样
调整配额比例适配现有有效样本
扩大初始样本投放量预留冗余
委托第三方样本库补充符合要求的样本

Q14:您认为合理的无效答卷占比控制在多少范围内不会影响调研结论?(1分=5%以内,2分=5%-10%,3分=10%-15%,4分=15%-20%,5分=20%以上)

分数
标签

Q15:以下哪些场景下您会判定一份家居调研答卷为无效答卷?

所有量表题全部选最高分/最低分
填写的家居预算与所在城市收入水平严重不符
开放题填写内容与问题完全无关
答题路径不符合设置的逻辑跳转规则
重复提交的相同内容答卷

Q16:您是否会在金数据中设置陷阱题(如“本题请选第二个选项”)来识别无效答卷?

每次调研都会设置
大部分调研会设置
偶尔会设置
从不设置

Q17:您在使用金数据处理家居调研中的无效答卷时,遇到过哪些印象深刻的问题?

填空1

Q18:您向其他调研从业者推荐使用金数据开展配额控制与无效答卷管理的可能性有多大?(0-10分)

选项1

Q19:对于提升家居需求调研中无效答卷的处理效率,您还有哪些经验或建议?

填空1
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