您所在的岗位类型是？
采购/供应商管理岗
调研/数据分析岗
人力资源/组织发展岗
运营支持岗
其他相关岗位
您平均每年使用金数据开展供应商组织氛围类调研的频次是？
在开展供应商组织氛围调研时，您是否会针对不同供应商类别、区域或层级设置调研配额？
每次都会设置
大部分时候会设置
偶尔设置
从不设置
您在金数据中设置调研配额时，主要参考以下哪些维度？
供应商合作等级（战略/核心/普通等）
供应商所属区域/行业
受访者岗位层级（管理层/基层员工等）
供应商合作年限
样本总量要求
其他维度
请您评价当前使用金数据配置调研配额的便捷程度（1分=非常不便，5分=非常便捷）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在过往的供应商组织氛围调研中，您遇到的配额控制相关问题最主要是？
配额已满但仍有无效样本占用名额
不同配额组样本分布不均
配额调整不灵活无法实时更新
难以追踪各配额组的回收进度
未遇到明显问题
您认为在供应商调研中，无效答卷占总回收答卷的比例通常在什么范围？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
您在金数据中识别无效答卷时，主要依据以下哪些标准？
答题时长过短（低于平均答题时长的1/3）
所有题目选择同一选项（如全选最高分/最低分）
存在明显逻辑矛盾的答案
连续多题漏答
填写内容与题目无关/乱码
IP/设备重复提交
其他识别标准
请您评价当前使用金数据自动识别无效答卷的准确程度（1分=非常不准确，5分=非常准确）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于识别出的疑似无效答卷，您通常的处理方式是？
直接剔除，不纳入最终分析
人工复核后再决定是否剔除
联系受访者重新填写
保留所有答卷不做剔除
根据调研要求灵活处理
您在处理无效答卷时遇到的主要困难有哪些？
人工复核成本高、耗时长
缺乏明确的剔除标准，容易引发争议
剔除后样本量不足，需要重新补投
金数据的筛选功能无法满足自定义规则需求
难以追溯无效答卷的产生原因
其他困难
您是否使用过金数据的“答题验证”“逻辑跳转”“重复提交限制”等功能来前置减少无效答卷？
经常使用，覆盖大部分调研
偶尔使用，针对重点调研
听说过但未实际使用
完全不了解这些功能
您认为上述金数据的前置防控功能对减少无效答卷的效果如何？（1分=几乎没有效果，5分=效果非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在供应商组织氛围调研中，您认为配额控制与答卷质量管控的关联主要体现在哪些方面？
无效答卷会挤占配额，导致有效样本不足
配额设置不合理会诱导刷量，增加无效答卷风险
精准的配额控制有助于提升样本代表性，减少偏差
两者没有明显关联
其他关联点
您当前所在团队是否有针对供应商调研的无效答卷处理标准化流程？
有明确的书面标准流程
有约定俗成的处理方式但未成文
没有统一流程，由项目负责人自行决定
完全没有相关规范
请您对当前供应商组织氛围调研的整体数据质量满意度打分（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望金数据在调研配额控制与答卷质量管理方面新增或优化哪些功能？
更灵活的自定义配额规则（如交叉配额、动态配额调整）
更智能的无效答卷自动识别模型（支持自定义规则）
配额进度实时预警与自动补投功能
无效答卷一键标记、复核与导出功能
多维度数据质量看板（实时展示有效率、配额完成率等）
其他功能需求
您是否接受在调研中增加少量验证题目（如常识题、逻辑校验题）来帮助识别无效答卷？
完全接受，能有效提升数据质量
可以接受，但题目不宜过多（不超过3道）
不太接受，担心影响受访者体验
完全不接受
您向同行推荐使用金数据开展供应商调研配额管理与质量管控的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常有可能）
在使用金数据开展供应商组织氛围调研时，您在配额控制或无效答卷处理方面还有哪些具体的经验、痛点或改进建议？