您所在的单位类型是？
云计算服务商
第三方评选机构
企业IT部门
科研/高校机构
行业监管单位
其他
您从事云计算相关工作的年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过云计算领域相关评选活动的筹备或执行工作？
全程参与过
部分环节参与过
了解但未参与
完全不了解
您认为在云计算评选活动中，数据收集环节需要重点遵循以下哪些原则？
您认为当前行业内云计算评选的数据收集工作整体规范程度如何？
您认为目前数据收集过程中最常见的问题有哪些？
样本选取不具代表性
数据来源不透明
采集指标设置不合理
存在数据造假风险
用户隐私保护不到位
数据口径不统一
在开展评选相关的数据收集前，您认为是否需要制定统一的标准化操作流程？
您认为云计算评选的数据收集维度应包含以下哪些方面？
产品技术性能指标
客户服务满意度
市场份额表现
安全合规资质
价格竞争力
创新能力
您更认可以下哪种数据采集方式用于云计算评选？
官方公开数据抓取
定向企业申报
第三方用户调研
实测验证采集
多源数据交叉验证
请您对“样本量大小对评选结果可信度的影响程度”进行评分（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在数据收集过程中，是否需要对敏感商业信息进行脱敏处理？
必须全部脱敏
对核心敏感信息脱敏即可
无需脱敏，保证数据完整
视具体情况而定
您认为以下哪些属于数据收集环节需要遵守的合规要求？
符合《网络安全法》《数据安全法》等法规要求
获得被采集方的知情同意
明确数据使用范围
建立数据安全存储机制
不超出授权范围采集信息
对于收集到的原始评选数据，您认为保留期限设置多久较为合理？
评选结束后即销毁
保留6个月-1年
保留1-3年
长期永久留存
您认为数据收集完成后，开展数据分析前需要完成哪些预处理工作？
异常值剔除
缺失值补全
数据去重
口径统一校准
数据分类打标
您认为在数据分析阶段，是否需要公开核心算法逻辑以保证评选公平性？
需要完全公开
部分公开核心规则即可
无需公开，由第三方机构审计即可
完全没必要公开
请您对“多源数据交叉验证对提升评选结果准确性的作用”进行评分（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为一份完善的云计算评选分析指南，应当包含以下哪些核心模块？
数据收集操作规范
指标体系说明
数据分析方法
结果校验规则
异议处理机制
隐私保护方案
您是否愿意参考标准化的《云计算评选数据收集规范与分析指南》开展相关工作？
您认为当前云计算评选的数据收集与分析工作还有哪些需要改进的地方？欢迎提出您的宝贵建议。