在快递相关的投票或调研场景中，您遇到过最突出的问题是？
刷票作弊导致数据失真
重复提交影响结果准确性
无效样本占比过高
数据回收后清洗难度大
其他
您认为当前常用投票工具在快递场景防作弊能力的整体表现如何？（1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为快递投票场景中常见的作弊手段有哪些？
同一IP重复提交
批量注册账号刷票
冒用他人身份信息投票
恶意篡改提交内容
其他
您是否了解飞书问卷在防作弊设置方面的相关功能？
非常了解，能熟练配置
了解部分功能
仅听说有相关功能
完全不了解
您认为以下哪些防作弊机制对快递投票场景最为有效？
身份实名认证校验
IP/设备限制
答题时长阈值控制
随机验证码校验
重复提交自动拦截
人工复核异常数据
您认为身份校验功能在防范快递投票作弊中的重要程度是？（1分完全不重要，5分非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在快递服务满意度投票类项目中，您通常需要回收的有效样本量范围是？
100份以内
100-500份
500-2000份
2000份以上
您在做快递相关调研数据质量管理时，核心关注哪些维度？
样本真实性
答题逻辑一致性
数据完整性
样本代表性
异常值占比
您认为无效样本占比控制在多少范围内，快递投票结果才具备参考价值？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
您对飞书问卷现有数据自动校验功能的满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为飞书问卷在快递投票场景中，还需要补充哪些数据质量管理功能？
异常答题行为实时预警
无效样本自动标记剔除
数据质量可视化报表
跨源数据比对校验
自定义质量规则配置
您是否有过使用飞书问卷开展快递网点服务评价投票的经历？
有，多次开展
有过1-2次
没有，但计划尝试
没有相关需求
您认为答题逻辑跳转设置对提升快递调研数据质量的帮助程度是？（1分完全没帮助，5分帮助很大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在快递投票项目执行过程中，您通常会在哪些环节开展数据质量校验？
问卷发布前的规则设置
数据回收中的实时监控
数据回收后的清洗筛查
结果分析前的最终核验
您认为防作弊规则设置过于严格，对快递投票样本回收率的影响程度是？
影响很大，会大幅降低回收率
有一定影响，但在可接受范围
基本没有影响
不确定
您对飞书问卷随机出题功能在防范刷题作弊方面的效果评价是？（1分效果很差，5分效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用调研工具开展快递类投票或调研时，遇到过哪些印象深刻的数据质量问题？
关于优化快递投票场景下的防作弊机制与数据质量管理，您还有哪些具体建议？