您所在的单位/个人是否参与过网约车能力测评相关工作？
是，深度参与（主导/核心执行）
是，部分参与（配合执行/提供支持）
否，但有一定了解
否，完全不了解
您认为在网约车能力测评中，数据收集环节的重要性如何？
非常重要，是测评结果准确的核心基础
比较重要，影响测评结论的可靠性
一般重要，属于常规流程环节
不太重要，对结果影响有限
您认为规范的数据收集流程应包含以下哪些核心环节？
明确测评指标与数据维度定义
制定统一的数据采集标准与口径
选择代表性的样本抽样方法
数据清洗与有效性校验
数据存储与隐私保护
数据溯源与质量复核
您所在的场景中，网约车能力测评的数据收集主要覆盖哪些维度？
司机服务能力维度（如接单响应、服务态度、安全驾驶）
平台运营能力维度（如派单效率、供需匹配、投诉处理）
车辆合规能力维度（如资质齐全、车况安全、保险覆盖）
用户体验维度（如乘车满意度、等待时长、费用合理性）
以上维度均有覆盖
请您对当前行业内网约车能力测评数据收集的整体规范程度进行评分（1分=非常不规范，5分=非常规范）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前数据收集过程中最突出的问题有哪些？
数据口径不统一，不同主体采集标准差异大
样本代表性不足，存在抽样偏差
数据真实性存疑，存在虚报/漏报情况
隐私保护措施不到位，存在数据泄露风险
数据时效性差，无法反映实时能力水平
缺乏统一的质量校验机制
您认为在数据收集前，是否需要对测评指标进行明确的可操作性定义？
非常需要，避免不同采集者理解偏差
比较需要，提升数据一致性
一般需要，可根据实际情况灵活调整
不需要，过度定义会增加采集成本
以下哪些抽样方法更适合网约车能力测评的数据收集工作？
分层随机抽样（按城市、时段、车型分层）
整群抽样（以特定区域/平台为整体抽取）
系统抽样（按固定间隔抽取订单/司机样本）
方便抽样（选取易获取的样本）
配额抽样（按预设比例分配不同类型样本）
您认为数据收集过程中，样本量的确定应主要依据什么？
测评精度要求与统计显著性标准
可投入的人力与时间成本
行业通用经验值
上级要求的样本数量
您认为有效的数据质量校验方法应包括哪些？
逻辑校验（如数据范围、关联关系合理性检查）
交叉验证（多源数据比对核实）
异常值排查（识别并处理极端/错误数据）
人工复核（对关键数据进行抽样核查）
过程留痕（记录采集全流程便于追溯）
您是否了解《个人信息保护法》等法规对网约车相关数据收集的隐私保护要求？
非常了解，能严格落实到工作中
比较了解，知道核心要求
了解一点，具体细节不清楚
完全不了解
在数据收集过程中，以下哪些隐私保护措施是必要的？
脱敏处理（去除可识别个人身份的信息）
明确告知数据用途并获得授权
限制数据访问权限，仅授权人员可接触
加密存储与传输数据
定期清理不必要的原始数据
您认为数据收集完成后，原始数据的保存期限应为多久？
按法规要求的最低期限保存，到期及时销毁
保存1-3年，便于后续回溯分析
保存3-5年，支持长期趋势研究
永久保存，作为行业历史数据积累
请您对当前数据收集所获数据在网约车能力测评分析中的实用性进行评分（1分=完全无法支撑分析，5分=完全满足分析需求）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
基于收集到的数据开展能力测评分析时，您认为应重点关注哪些内容？
不同主体（平台/司机/车辆）的能力短板识别
能力水平的区域/时段差异分析
能力变化趋势与影响因素分析
能力提升措施的效果评估
行业整体能力基准线测算
您认为是否需要建立行业统一的网约车能力测评数据收集规范？
非常需要，能大幅提升数据可比性与分析价值
比较需要，有助于规范行业测评行为
无所谓，不影响实际工作
不需要，统一规范会限制灵活性
如果制定统一的分析指南，您认为应包含哪些核心内容？
数据收集的标准流程与操作规范
数据质量评估与清洗方法
常用分析模型与指标计算方法
分析报告的框架与输出要求
数据安全与隐私保护操作细则
您认为当前网约车能力测评数据收集与分析工作中，还有哪些需要改进的地方？欢迎提出具体建议。