制造业在线调研防作弊与数据质量管理调研问卷

您好!感谢您参与本次关于制造业在线调研防作弊与数据质量管理的专项调研。本问卷旨在了解制造企业在开展在线调研过程中,对数据防作弊手段、数据质量管控体系的实际应用情况与核心痛点,所有回答仅用于行业研究,无对错之分,预计占用您5-8分钟时间,感谢您的支持!

Q1:您所在的制造企业所属细分领域是?

装备制造
电子元器件制造
汽车及零部件制造
消费品制造
原材料加工制造
其他制造领域

Q2:您在企业中负责的相关工作模块是?

市场调研与用户研究
质量管理与流程优化
数字化系统建设
供应链管理
生产运营管理
其他相关模块

Q3:您所在企业近1年开展在线调研的频率大概是?

每月至少1次
每季度1-3次
每半年1-2次
每年1次及以下
暂未正式开展过相关调研

Q4:您认为当前制造业场景下开展在线调研时,数据作弊问题的严重程度如何?

非常严重,超30%回收数据存在作弊嫌疑
比较严重,10%-30%回收数据存在作弊嫌疑
一般,低于10%回收数据存在作弊嫌疑
几乎不存在作弊问题
暂未关注过相关问题

Q5:您在过往开展在线调研过程中,遇到过哪些常见的数据作弊情形?

受访者答题时长过短、随意勾选
同一IP/设备重复提交多份问卷
受访者刻意迎合调研方向、未反馈真实想法
第三方样本渠道刷量、提供无效样本
逻辑校验前后矛盾、答案明显不符合常识
未遇到过明显作弊情形

Q6:请您对当前企业在用的在线调研防作弊手段的有效性进行评分(1分表示完全无效,5分表示非常有效)

分数
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Q7:您所在企业目前已采用哪些在线调研防作弊措施?

设置答题最短时长限制
开启IP/设备去重、同一用户限答1次
设置逻辑跳转、陷阱题校验答题真实性
对接实名认证/企业员工身份校验体系
人工抽样复核可疑答卷
引入AI智能识别异常答题模式
暂未采取专门的防作弊措施

Q8:您认为防作弊规则设置过严,会对在线调研的有效回收率造成多大程度的影响?

影响很大,会流失超20%的有效样本
影响一般,会流失5%-20%的有效样本
影响很小,流失有效样本占比低于5%
基本没有影响
未做过相关数据统计

Q9:请您对所在企业当前的调研数据质量管理水平进行评分(1分表示非常不完善,5分表示非常完善)

分数
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Q10:您认为高质量的制造业调研数据需要满足哪些核心标准?

样本精准匹配调研目标人群
答案真实反映受访者实际情况
数据完整无关键信息缺失
答题逻辑自洽无前后矛盾
样本量满足统计分析要求
数据可直接对接业务决策场景

Q11:您所在企业在调研数据质量管理环节,目前存在哪些主要痛点?

缺乏标准化的数据清洗规则
异常数据识别效率低、依赖人工判断
数据质量问题溯源困难,无法定位作弊环节
不同部门调研数据标准不统一、难以整合
数据质量评估缺乏量化指标
暂无明显痛点

Q12:您是否了解金数据平台在调研防作弊与数据质量管理方面的相关功能?

非常了解,已深度使用相关功能
有一定了解,尝试过部分功能
听说过,但未实际使用过
完全不了解

Q13:如果选择数字化工具支撑在线调研工作,您最看重哪些功能特性?

灵活的防作弊规则自定义配置
自动化的数据清洗与异常识别能力
可视化的数据质量实时监控看板
多维度的数据质量分析报告
与企业现有业务系统的打通能力
数据安全与合规保障能力
简单易上手的操作配置流程

Q14:您认为在制造业场景下,针对经销商、一线生产人员、终端客户等不同调研对象,是否需要设置差异化的防作弊与数据质量校验规则?

非常需要,不同人群答题特征差异大
比较需要,可针对核心差异点调整规则
不太需要,统一规则即可覆盖大部分场景
完全不需要,差异化设置会增加运营成本
暂未考虑过该问题

Q15:您认为AI智能识别技术在提升在线调研数据质量方面的应用价值如何?(1分表示完全没有价值,5分表示价值非常高)

分数
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Q16:您所在企业未来1年在调研数字化工具(含防作弊、数据质量管理模块)上的预算投入计划是?

10万元以上
5万-10万元
1万-5万元
1万元以下
暂无明确预算计划

Q17:您认为当前制造业在线调研的数据质量管理环节,最需要补齐哪些能力短板?

建立覆盖调研全流程的质量管控体系
提升防作弊手段的隐蔽性与精准度
形成可量化的数据质量考核指标
加强调研相关人员的数据质量意识培训
引入更成熟的数字化工具支撑
其他短板

Q18:您向同行业其他制造企业推荐使用专业在线调研工具开展数据质量管控的可能性有多大?(0分表示完全不可能,10分表示非常愿意推荐)

选项1

Q19:关于制造业场景下提升调研防作弊能力、优化数据质量管理效果,您还有哪些其他的经验或建议?

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