您所在的单位/机构所属的能源细分领域是？
电力供应
油气开采与销售
新能源（光伏/风电/储能等）
能源服务与咨询
其他能源相关领域
您在日常工作中是否参与过NPS（净推荐值）调研相关的数据处理工作？
您所在的团队在开展能源NPS调研时，是否使用过文本导入功能批量录入调研数据？
常态化使用
偶尔使用
听说过但未使用过
完全不了解该功能
请您对当前所使用的文本导入功能在数据录入环节的便捷性进行评分（1分=非常不便，5分=非常便捷）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在使用文本导入录入NPS调研数据时，您遇到频率最高的问题是？
格式不兼容导致导入失败
字段匹配错误出现数据错位
乱码、特殊字符识别异常
重复数据无法自动识别过滤
几乎未遇到明显问题
您认为文本导入环节的哪些问题最容易影响能源NPS调研的数据质量？
原始数据源本身存在填写错误
导入模板设计不合理引发的填写偏差
导入过程缺乏实时校验机制
导入后的数据清洗规则不完善
不同系统间数据同步的误差
您认为当前文本导入功能对异常数据（如超出NPS分值范围、逻辑矛盾答案）的识别拦截效果如何？（1分=几乎无法识别，5分=识别拦截非常精准）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在团队在完成文本导入后，通常会采用哪种方式开展数据质量校验？
全量人工逐一核对
系统自动规则校验+抽样人工复核
仅依赖系统自动校验
基本不做额外校验
在能源NPS调研场景下，您认为文本导入功能需要重点强化哪些能力来提升数据质量？
自定义字段匹配规则
导入前预校验与错误提示
重复数据自动去重
异常值智能标记
多格式文件（Excel/CSV/TXT等）兼容支持
您认为通过标准化文本导入模板，对降低能源NPS调研的数据录入误差的作用程度如何？
作用非常大，可减少80%以上录入误差
作用较大，可减少50%-80%录入误差
作用一般，可减少20%-50%录入误差
作用很小，减少误差不足20%
请您对当前使用的文本导入功能的整体稳定性进行评分（1分=非常不稳定，经常崩溃出错；5分=非常稳定，极少出现故障）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因文本导入操作失误，导致NPS调研数据部分或全部丢失的情况？
从未遇到
遇到过1-2次
遇到过3-5次
遇到过5次以上
您认为哪些配套措施能够有效降低文本导入环节带来的数据质量风险？
针对操作人员开展专项功能培训
制定统一的数据导入操作规范
导入前对原始文本数据做标准化预处理
建立导入操作日志与回溯机制
设置导入权限分级管理
您向同行推荐使用文本导入功能开展能源NPS调研数据批量处理的可能性有多大？（0分=完全不可能推荐，10分=非常愿意推荐）
您认为文本导入功能在能源NPS调研数据质量控制中的应用成熟度目前处于哪个阶段？
探索起步阶段，功能不完善，应用较少
初步应用阶段，可满足基础需求但存在较多短板
成熟应用阶段，功能完善，可有效支撑质量控制需求
深度优化阶段，可结合智能算法实现数据质量前置管控
您认为优化文本导入相关功能，对整体提升能源NPS调研数据质量的贡献度如何？（1分=几乎没有贡献，5分=贡献极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了基础的数据录入外，您认为文本导入还可以在NPS调研的哪些环节发挥数据质量控制作用？
历史调研数据的批量迁移与整合
开放题文本数据的批量导入与语义分析
样本配额的批量核对与调整
调研结果的跨系统同步与校验
暂不适合拓展到其他环节
您所在团队平均每年通过文本导入处理的能源NPS调研样本量大约是？
1000份以下
1000-10000份
10000-10万份
10万份以上
请您对当前文本导入功能的操作学习成本进行评分（1分=学习成本极高，很难上手；5分=学习成本极低，简单易操作）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果未来推出专门适配能源NPS调研场景的智能化文本导入工具，您的使用意愿是？
非常愿意尝试
比较愿意尝试
不确定，视功能效果而定
不太愿意尝试
结合您的实际使用经验，您对文本导入功能在能源NPS调研数据质量控制中的应用还有哪些具体的优化建议或实践经验可以分享？