基于金数据的百货需求分析防作弊与数据质量管理调研问卷

您好！欢迎参与本次基于金数据的百货需求分析防作弊与数据质量管理调研，您的真实作答将帮助我们优化问卷数据采集与质量管控流程，预计占用您3-5分钟时间，感谢您的支持！

Q1:您是否有过使用在线表单工具开展商业调研的相关经验？

有，使用过1-2款工具

有，使用过3款及以上工具

从未使用过

听说过但未实际操作

Q2:在百货行业消费者需求调研场景中，您认为数据质量问题对调研结论的影响程度如何？

影响极大，会直接导致决策偏差

影响较大，需要花费大量时间清洗数据

影响一般，少量异常数据可忽略

几乎没有影响

Q3:您在开展百货需求类问卷调研时，最常遇到的作弊数据类型有哪些？

同一用户重复提交

答题时长过短的无效作答

选项规律性勾选（如全选A）

逻辑前后矛盾的作答

恶意填写的乱码/无意义内容

第三方刷量产生的虚假样本

Q4:请您对当前常用调研工具的防作弊基础能力进行评分（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数

标签

Q5:您认为在百货需求调研中，哪类防作弊规则对提升数据质量的作用最显著？

IP/设备指纹限制，防止重复提交

答题最短时长限制，过滤秒答样本

逻辑跳转校验，识别矛盾作答

验证码/人机验证，拦截机器刷量

填写来源追踪，定位异常渠道

Q6:您在使用在线表单工具开展百货类调研时，最关注以下哪些数据质量管理功能？

实时数据异常预警

无效答卷自动标记/剔除

多维度数据质量报表

样本来源渠道质量分析

作答轨迹回溯功能

自定义数据校验规则

Q7:您平均每次开展百货消费者需求调研的有效样本占比大概在什么区间？

90%以上

70%-90%

50%-70%

30%-50%

30%以下

Q8:如果有一款适配百货调研场景、内置完善防作弊与数据质量管控能力的表单工具，您向同行推荐的可能性有多大？（0分表示完全不会推荐，10分表示极力推荐）

选项1

Q9:您认为金数据在百货需求调研场景下，防作弊功能的易用性如何？

非常易用，无需复杂配置即可生效

比较易用，简单设置后可满足需求

一般，需要一定学习成本才能用好

不太易用，配置复杂且效果有限

完全不了解相关功能

Q10:您认为百货需求调研中，数据质量校验需要覆盖哪些核心环节？

问卷填写前的身份校验

填写过程中的实时逻辑校验

提交时的合规性校验

提交后的批量数据清洗

数据入库后的异常值识别

Q11:您在处理调研作弊数据时，最常采用的方式是？

依靠工具自动识别剔除

人工逐一核查筛选

工具初筛+人工复核结合

不做特殊处理，直接用于分析

Q12:请您评价防作弊功能对百货需求调研结论准确性的价值（1分表示价值极低，5分表示价值极高）

分数

标签

Q13:您认为当前金数据在百货调研数据质量管理方面，还有哪些可优化的方向？

增加更细分的行业专属防作弊模板

提升异常答卷识别的准确率

简化数据质量规则的配置流程

增加数据质量问题的归因分析功能

支持跨项目的数据质量对比

其他

Q14:您开展百货类需求调研的频率大概是？

每月至少1次

每季度1-2次

每半年1次

每年1次及以下

从未开展过

Q15:以下哪些场景下，您会优先选择带有强防作弊能力的表单工具开展调研？

面向会员的消费偏好调研

新商圈选址的客群需求调研

促销活动效果反馈调研

新品上市前的消费者接受度调研

服务满意度调研

员工内部调研

Q16:您能接受的、因防作弊校验增加的单份问卷平均填写时长是多少？

10秒以内

10-30秒

30秒-1分钟

1分钟以上也可以接受，只要能保证数据质量

Q17:请您对百货调研场景下数据质量管理功能的重要性进行评分（1分表示完全不重要，5分表示核心必备功能）

分数

标签

Q18:结合您使用金数据开展百货相关调研的实际经验，您对防作弊与数据质量提升还有哪些具体的建议或需求？

填空1

基于金数据的百货需求分析防作弊与数据质量管理调研问卷

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