您所在的企业/机构属于云计算产业链的哪一环节？
IaaS（基础设施即服务）提供商
PaaS（平台即服务）提供商
SaaS（软件即服务）提供商
云服务集成/解决方案服务商
云计算行业研究/咨询机构
使用云服务的政企客户单位
您在云计算相关工作中的岗位类别是？
技术研发/架构岗
数据运营/分析岗
产品/解决方案岗
项目实施/运维岗
市场/战略研究岗
管理决策岗
您从事云计算相关领域工作的年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在团队开展行业能力测评相关工作时，常用的数据收集渠道有哪些？
企业内部业务系统日志
公开行业数据库/统计报告
面向客户/合作伙伴的问卷调研
专家深度访谈
竞品公开信息监测
第三方数据服务商采购
您认为在云计算行业测评场景中，数据收集环节对最终报告质量的影响程度如何？
决定性影响（占比70%以上）
重要影响（占比40%-70%）
一般影响（占比20%-40%）
影响较小（占比20%以下）
请对您所在团队当前数据收集流程的规范程度进行评分（1分=非常不规范，5分=非常规范）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前行业内数据收集工作普遍存在哪些突出问题？
样本覆盖范围不足，代表性弱
数据口径不统一，难以横向对比
数据获取时效性差，滞后于行业变化
敏感数据合规风险高
数据清洗成本高，无效数据占比大
缺乏标准化的采集工具与流程
在开展云计算厂商技术能力测评时，您更倾向于优先采集哪类数据？
产品性能实测数据
客户实际使用反馈数据
厂商公开的资质/专利数据
市场份额与营收数据
生态合作伙伴覆盖数据
针对云服务安全能力测评，您认为关键的数据收集维度包括哪些？
数据加密与隐私保护机制
安全事件响应时效
合规认证覆盖情况
漏洞修复频率与效果
灾备与业务连续性能力
您所在团队是否建立了标准化的数据收集质量校验机制？
已建立完善的校验机制并严格执行
已建立机制但执行不到位
正在搭建相关机制
暂无相关机制
请对当前主流公开渠道可获取的云计算行业数据的可信度进行评分（1分=完全不可信，5分=完全可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在完成基础数据采集后，您所在团队常用的数据分析方法有哪些？
描述性统计分析
对比/对标分析
相关性与回归分析
聚类/分类等机器学习方法
专家德尔菲法
趋势预测模型
您认为在分析云计算行业能力数据时，最大的难点是什么？
多源数据难以打通融合
指标权重设置缺乏统一标准
数据更新快导致分析结论易失效
定性指标难以量化评估
分析结果难以落地指导业务
您认为一份高质量的云计算行业能力测评报告，需要具备哪些核心特征？
数据来源可追溯、真实可靠
指标体系科学全面
分析结论客观中立
具备明确的行业指导价值
可视化呈现清晰易懂
覆盖细分赛道差异化特征
您认为未来云计算行业测评相关的数据收集工作，会朝着哪个方向发展？
自动化实时采集替代人工采集
合规前提下的跨主体数据共享
多维度非结构化数据占比提升
AI辅助数据清洗与预处理普及
全链路数据溯源机制成为标配
请对您所在单位当前的数据分析能力支撑行业测评需求的匹配度进行评分（1分=完全不匹配，5分=完全匹配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用云计算行业测评报告时，最关注哪些板块的内容？
厂商能力象限排名
细分技术赛道发展趋势
典型客户落地案例
不同方案的成本效益对比
行业风险提示与建议
您是否有过因为底层数据质量问题导致测评结论出现偏差的经历？
您认为在云计算行业能力测评的数据收集与分析环节，还有哪些亟待优化的方向？欢迎分享您的实践经验或建议。