食堂就餐习惯调研中无效答卷识别与处理方式调查（金数据应用场景）

您好！本次调研旨在了解大家在食堂就餐习惯调研项目中，对无效答卷的识别标准、配额控制方法以及金数据工具应用效果的真实看法，问卷约需3-5分钟，所有数据仅用于调研优化研究，感谢您的支持与配合！

Q1:您是否参与过使用金数据开展的食堂习惯类调研项目？

是，多次参与

是，参与过1-2次

否，但听说过相关工具

否，完全不了解

Q2:在食堂习惯调研中，您认为以下哪类情况最容易被判定为无效答卷？

所有题目答案完全一致

答题时长远低于平均水平

前后逻辑矛盾的作答

IP地址重复提交的答卷

Q3:请您对金数据自带的无效答卷自动筛查功能的实用性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q4:您在开展食堂习惯调研时，通常会采用哪些方式控制样本配额？

按就餐时段配额

按就餐人群类型配额

按就餐频次分层配额

按消费金额区间配额

不设置明确配额规则

Q5:您认为在食堂习惯调研中，无效答卷占比控制在多少范围内属于可接受水平？

5%以内

5%-10%

10%-15%

15%以上

Q6:使用金数据处理调研数据时，您认为哪些功能可以有效减少无效答卷的产生？

答题逻辑跳转设置

必填项校验

同一设备/IP限答设置

答题最短时长限制

验证码防刷功能

Q7:在食堂习惯调研的配额控制环节，您最常遇到的问题是什么？

某类样本配额快速满额导致样本结构失衡

配额规则设置复杂难以落地

无法实时监控配额完成进度

配额超标后仍有答卷持续提交

Q8:请您评价配额控制规则设置对降低无效答卷比例的作用程度（1分完全没用，5分作用显著）

分数

标签

Q9:您判定一份食堂习惯调研答卷为无效答卷时，通常会参考哪些维度？

答题完成度

答案合理性

作答行为特征

样本属性匹配度

开放题内容有效性

Q10:您是否使用过金数据的配额控制功能来管理食堂习惯调研的样本分布？

经常使用

偶尔使用

从未使用但有使用计划

从未使用且无计划

Q11:在您看来，食堂习惯调研中最容易引发无效答卷的题目设计问题是什么？请简要说明

填空1

Q12:对于筛选出的无效答卷，您通常会采取哪种处理方式？

直接删除不纳入统计

标记后人工复核再决定是否保留

重新发放问卷补充对应样本

加权调整后纳入分析

Q13:请您对金数据在食堂习惯调研全流程（从问卷发放到无效答卷清理）中的整体易用性打分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q14:您认为优化食堂习惯调研的配额设置，能带来哪些直接收益？

提升样本代表性

减少后续数据清洗工作量

降低调研成本

提高调研结果可信度

缩短调研周期

Q15:您在处理食堂习惯调研的无效答卷时，平均花费的时间占整体数据处理时间的比例约为多少？

10%以内

10%-20%

20%-30%

30%以上

Q16:您向其他调研从业者推荐使用金数据开展食堂习惯调研、进行无效答卷管理的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q17:您认为当前金数据在食堂调研场景下，针对无效答卷管理还有哪些可优化的方向？

增加更精准的异常作答识别模型

简化配额规则的配置流程

提供更直观的无效答卷可视化报表

支持批量复核标记功能

增加答卷质量实时预警功能

Q18:如果您有使用金数据开展食堂习惯调研、处理无效答卷或设置配额的相关经验或建议，欢迎在此分享

填空1

食堂就餐习惯调研中无效答卷识别与处理方式调查（金数据应用场景）

关于

1个月前

更新

529

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷