您所在的企业/机构规模属于以下哪一类？
100人以下
100-500人
500-2000人
2000人以上
您在IT服务相关工作中的岗位类别是？
技术研发/运维岗
项目管理岗
质量管理/考核测评岗
数据分析岗
其他岗位
您所在团队开展考核测评相关的数据收集工作时，主要覆盖以下哪些维度？
服务响应时效
项目交付质量
客户满意度
人员技能水平
系统运行稳定性
成本管控效果
您认为当前考核测评工作中，数据收集环节的整体完善程度如何？
非常完善，可全面支撑测评需求
比较完善，基本满足日常测评需要
一般，存在部分数据缺失或不准确问题
不太完善，数据获取难度大、质量低
很不完善，尚未形成规范的收集流程
您所在团队常用的数据收集渠道有哪些？
内部业务系统自动采集
一线人员定期填报
客户问卷/访谈调研
第三方监测平台数据
项目文档/台账提取
其他渠道
请对您当前使用的各类数据收集渠道的准确性进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在考核测评的数据收集过程中，您遇到最多的问题是？
数据口径不统一，不同来源结果不一致
数据更新不及时，滞后于测评周期
部分核心指标数据难以获取
人工填报占比高，存在错漏或主观偏差
数据安全与隐私保护存在风险
其他问题
针对考核测评场景，您认为以下哪些数据收集方法的实用性最强？
系统埋点自动采集
标准化表单定期上报
结构化访谈与调研
多源数据交叉核验
抽样统计验证
其他方法
您所在团队是否建立了统一的数据收集规范与标准？
已建立完善的规范并严格执行
已建立规范但执行不到位
正在制定相关规范
尚未建立相关规范
请您对当前数据收集结果对考核测评报告的支撑程度进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为提升数据收集质量最关键的措施有哪些？
统一各指标的数据口径与统计标准
提升自动化采集比例，减少人工干预
建立数据质量校验与审核机制
加强相关人员的流程培训
打通各系统间的数据壁垒，实现数据共享
完善数据安全与合规管理机制
您所在团队在完成数据收集后，通常采用哪种方式进行数据清洗与预处理？
通过自动化工具完成标准化清洗
人工结合工具进行校验清洗
完全依靠人工核对整理
暂未设置专门的清洗预处理环节
您认为考核测评报告中，基于收集到的数据开展分析时，最常出现的偏差来源是？
原始数据本身存在误差
分析方法选择不匹配
指标权重设置不合理
分析维度不够全面
结果解读带有主观倾向
其他偏差来源
您所在团队开展考核测评数据分析时，主要用到以下哪些分析方法？
描述性统计分析
同比/环比对比分析
相关性分析
趋势预测分析
根因分析
其他分析方法
请对您所在团队当前的数据分析结果对业务改进的指导价值进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在团队是否会定期复盘数据收集与分析全流程的问题并优化？
每季度定期复盘优化
每半年复盘优化
每年复盘优化
仅在出现重大问题时复盘
从未开展过复盘优化
您认为当前IT服务行业考核测评领域，数据收集与分析工作存在的共性痛点有哪些？
行业缺乏统一的指标与流程标准
中小企业数字化程度低，数据基础薄弱
数据价值挖掘不足，结果应用浮于表面
数据合规要求提升，收集与使用边界需明确
专业数据分析人才缺口较大
其他共性痛点
您是否了解过行业内关于考核测评数据收集的最佳实践案例？
非常了解，且已在工作中借鉴应用
有一定了解，部分方法已尝试落地
听说过但未深入了解
完全不了解
对于优化IT服务行业考核测评中的数据收集与分析工作，您还有哪些具体的建议或经验分享？