腾讯问卷智能防刷在云计算用户调研中的数据质量控制应用情况调查

您好！感谢您参与本次关于腾讯问卷智能防刷在云计算用户调研中的数据质量控制应用情况调查。本次调查旨在了解云计算领域用户在开展调研工作时对数据质量控制的实际需求、使用痛点及相关功能的应用效果，所有回答仅用于统计分析，严格保密，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的企业/机构所属云计算相关领域是

IaaS基础设施服务

PaaS平台服务

SaaS应用服务

云安全服务

混合云/多云解决方案

其他云计算相关领域

Q2:您在日常工作中是否需要通过在线问卷开展用户调研相关工作

经常需要

偶尔需要

很少需要

从未开展过相关工作

Q3:您开展云计算用户调研时，最关注的核心数据质量问题是

无效刷量导致样本失真

答题逻辑矛盾

样本属性不符合调研要求

答题时长过短的随意作答

重复提交的冗余数据

Q4:您在过往的云计算用户调研中，曾遇到过哪些影响数据质量的刷量行为

机器批量自动填答

羊毛党恶意刷取调研奖励

同IP/同设备重复提交

不符合调研人群要求的随意填答

统一模板式的雷同作答

暂未遇到过明显刷量行为

Q5:刷量问题对您的调研结果有效性造成的影响程度如何

影响极大，直接导致调研结论失真

影响较大，需要花费大量时间清洗数据

影响一般，仅存在少量无效数据

影响很小，几乎不干扰最终结论

未造成过明显影响

Q6:请您对当前使用的调研工具在防恶意刷量方面的效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）

分数

标签

Q7:您是否了解腾讯问卷的智能防刷相关功能

非常了解，曾多次使用

有一定了解，尝试使用过

听说过，但未实际使用过

完全不了解相关功能

Q8:您认为智能防刷功能需要具备哪些核心能力，才能有效保障云计算用户调研的数据质量

IP/设备异常识别拦截

答题行为轨迹分析

验证码/真人校验机制

重复提交自动过滤

逻辑矛盾答案自动标记

异常答题时长自动识别

Q9:如果在云计算用户调研中应用智能防刷机制，您最看重它的哪项优势

降低人工数据清洗的时间成本

提升调研样本的真实性与代表性

减少无效调研奖励的发放损耗

提高最终调研结论的可信度

保障调研过程的公平性

Q10:您在选择调研工具开展云计算相关调研时，会优先考虑哪些因素

数据质量控制能力

问卷编辑的灵活性

数据统计分析功能

多渠道分发能力

样本库匹配精准度

数据安全与隐私保护能力

使用成本

Q11:请您评价数据质量控制功能在云计算用户调研全流程中的重要程度（1分完全不重要，5分非常重要）

分数

标签

Q12:您认为智能防刷功能对提升云计算用户调研效率的帮助有多大

帮助非常大，可大幅减少后期数据处理工作量

帮助较大，能有效过滤大部分无效样本

帮助一般，仅能处理部分明显的无效数据

帮助较小，仍需大量人工核验

没有明显帮助

Q13:您认为当前在线调研的防刷功能普遍存在哪些不足

拦截精准度不足，容易误拦真实用户

防刷规则固定，难以适配不同调研场景

无法识别隐蔽的人工刷量行为

开启防刷后会增加正常用户的答题负担

异常数据识别维度较单一

Q14:如果防刷功能支持根据云计算调研的场景定制专属校验规则，您的使用意愿是

非常愿意使用

比较愿意尝试

视功能复杂度决定

不太愿意使用

完全不会考虑

Q15:您对“智能防刷+人工复核”结合的数据质量控制模式的接受度如何（1分完全不接受，5分非常接受）

分数

标签

Q16:您在云计算用户调研中，通常会采用哪些方式核验数据有效性

设置逻辑校验题

人工抽查答题内容

通过答题时长筛选

比对用户属性信息

借助工具自带的防刷功能

暂未设置专门的核验环节

Q17:您认为针对B端云计算用户的调研，防刷机制的严格程度设置为哪种更合适

高强度严格拦截，优先保障数据质量

中强度智能识别，兼顾用户体验与数据质量

低强度柔性提醒，尽可能减少对答题者的干扰

根据不同调研阶段动态调整强度

Q18:如果有成熟的、适配云计算调研场景的智能防刷数据质量控制方案，您向同行推荐使用的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q19:您希望智能防刷功能在数据质量控制方面，还能增加哪些延伸服务

无效数据自动标注与原因说明

数据质量实时可视化看板

刷量风险预警通知

定制化数据质量报告

不同调研场景的防刷规则模板

Q20:结合您开展云计算用户调研的实际经验，您对在线调研工具的数据质量控制功能还有哪些其他建议或期待？

填空1

腾讯问卷智能防刷在云计算用户调研中的数据质量控制应用情况调查

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