您认为公司当前用于员工职业发展分析的数据（如绩效、技能、培训记录等）的完整性如何？
非常完整，能全面反映员工状况
比较完整，基本满足分析需求
一般，存在部分数据缺失
不完整，数据缺口较大
不清楚
公司提供的职业发展建议（如晋升路径、技能提升方向）在多大程度上是基于数据分析结果生成的？
完全基于数据
主要基于数据，辅以主观判断
数据与主观判断各占一半
主要依靠主观判断，数据仅作参考
不清楚
您认为，通过大数据分析优化员工职业发展规划，可能带来哪些积极影响？（可多选）
提升员工满意度和留存率
更精准地匹配岗位与人才
优化培训资源投入与效果
加速高潜力人才的识别与发展
降低人力成本
增强企业战略人才储备
根据您的观察，公司基于数据分析所做的职业发展决策（如晋升、调岗），其实际效果与预期目标的吻合度如何？
高度吻合，效果显著
基本吻合，效果良好
部分吻合，效果一般
偏差较大，效果不佳
无法评估
请列举一个您认为公司目前员工职业发展数据分析中可能存在的数据分析模型或算法名称（如：聚类分析、决策树、神经网络等）。
公司用于员工职业发展的数据分析结果，其可视化报告（如图表、仪表盘）的易读性和直观性如何？
非常直观，一目了然
比较直观，易于理解
一般，需要额外解释
不够直观，难以理解
未接触过相关报告
为确保职业发展规划决策的科学性，除了数据分析，还应考虑哪些关键因素？（可多选）
组织战略与文化
直线管理者的评价与反馈
员工的个人意愿与职业兴趣
市场与行业人才趋势
法律法规与合规要求
预算与资源约束
您认为，要提升2026年职业发展规划的决策科学性，在数据层面最需要加强的是哪一方面？（例如：数据实时性、数据维度、数据质量等）
公司是否建立了基于数据分析的员工职业发展风险预警机制（如离职风险、技能老化风险）？
已建立成熟机制并定期运行
已建立初步机制，但应用不深
正在规划中
尚未建立
不清楚
您个人是否曾通过公司系统查看过基于您个人数据的职业发展分析报告或建议？
是，且报告对我很有帮助
是，但报告帮助有限
否，但我知道有这项功能
否，且不知道有这项功能
公司未提供此类功能
请简述您对“数据驱动的职业发展规划”这一概念的理解。（关键词即可）
您认为，当前阻碍公司职业发展大数据分析效果充分发挥的可能原因有哪些？（可多选）
数据孤岛，部门间数据未打通
数据分析人才与技能不足
管理层数据决策意识不强
分析工具与平台落后
数据安全与隐私顾虑限制了数据使用
分析结果与实际业务脱节
展望2026年，您认为人工智能（AI）在员工职业发展数据分析与规划中将扮演何种角色？
核心驱动角色，实现全自动智能规划
重要辅助角色，提升分析精度与效率
补充角色，处理特定场景
作用有限，仍以传统方法为主
难以预测
如果请您为公司设计一个员工职业发展健康度指数，您认为应该包含哪三个核心指标？（例如：技能匹配度、晋升速度、培训参与度等）
总体而言，您对公司当前利用大数据优化员工职业发展规划与决策的科学性打多少分？（满分10分）
9-10分（非常科学）
7-8分（比较科学）
5-6分（一般）
3-4分（不太科学）
0-2分（非常不科学）
对于提升2026年职业发展大数据分析项目的效果，您最希望看到的一项具体改进措施是什么？
您是否愿意在未来更多地参与和配合公司组织的职业发展数据采集与分析活动？
非常愿意，并希望提供更多反馈
愿意，视具体情况而定
一般，持中立态度
不太愿意，担心隐私问题
完全不愿意