团餐兴趣测评配额控制与无效答卷处理:金数据应用情况调研

您好!本次调研旨在了解团餐兴趣测评中配额控制与无效答卷处理的实际应用现状,重点关注金数据在识别与拦截无效答卷场景下的使用体验,问卷预计占用您3-5分钟,所有数据仅用于研究分析,感谢您的支持与配合!

Q1:您所在的单位是否开展过团餐相关的用户兴趣测评活动?

定期开展
偶尔开展
计划开展
从未开展

Q2:您在团餐兴趣测评工作中,是否使用过金数据作为问卷收集工具?

长期使用
偶尔使用
试用过
从未使用

Q3:您认为在团餐测评项目中,做好配额控制对提升数据有效性的重要程度如何?(1分最低,5分最高)

分数
标签

Q4:您在团餐兴趣测评数据收集过程中,遇到过哪些类型的无效答卷?

答题时长过短的秒答卷
所有题目选择同一选项的规律答卷
不符合配额要求的超量答卷
填写信息前后矛盾的异常答卷
恶意刷量的重复提交答卷

Q5:您平均每次团餐测评项目中,筛选出的无效答卷占总回收量的比例大概是多少?

5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上

Q6:您在使用金数据处理问卷时,会使用哪些功能来辅助识别异常提交?

答题时长限制
IP/设备重复提交拦截
选项逻辑校验
配额自动停收规则
人工抽样复核

Q7:您对金数据现有配额控制功能的满意度如何?(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q8:您是否会在问卷发布前,提前设置规则自动过滤不符合要求的提交内容?

每次都会设置
大部分项目会设置
偶尔设置
从未设置,全靠后期人工筛选

Q9:您认为无效答卷会给团餐兴趣测评结果带来哪些负面影响?

导致样本结构偏离预设配额
拉低数据整体可信度
增加后期数据清洗的工作量
误导团餐品类调整决策
浪费调研人力与预算成本

Q10:在设置样本配额时,您通常会按照哪些维度划分配额?

仅按用户身份/部门划分
按年龄+用餐频次划分
按部门+用餐偏好划分
多维度交叉设置配额

Q11:您认为金数据当前的自动识别规则,对无效答卷的拦截准确率如何?(1分准确率极低,5分准确率极高)

分数
标签

Q12:您在处理疑似异常答卷时,通常会采取哪些操作?

直接标记为无效答卷剔除
结合答题轨迹二次核验
对存疑样本进行回访确认
保留全部数据不做剔除
调整拦截规则减少误判

Q13:您是否遇到过系统误将正常答卷判定为无效提交的情况?

经常遇到
偶尔遇到
很少遇到
从未遇到

Q14:您在开展团餐兴趣测评、进行配额管控的过程中,遇到过哪些和异常数据相关的痛点问题?

填空1

Q15:您希望问卷工具在答卷质量管控方面增加哪些功能?

更灵活的多维度配额组合规则
更智能的异常答题行为识别模型
无效答卷实时预警通知
一键清洗异常数据的快捷工具
自定义的答卷有效性校验规则

Q16:整体来看,您认为当前使用的工具在帮助您减少无效答卷、提升调研效率方面的表现可以打几分?(1分表现很差,5分表现优秀)

分数
标签

Q17:未来您是否会继续使用金数据开展团餐相关的调研测评工作?

肯定会
大概率会
不确定
大概率不会

Q18:关于团餐测评中的配额设置、异常答卷筛选,您还有哪些其他的经验或建议可以分享?

填空1
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