您所在企业的所属细分领域是
原材料加工
装备制造
消费品制造
电子及通信设备制造
汽车及零部件制造
其他制造业
您所在企业的员工规模约为
100人以下
100-500人
501-2000人
2001-5000人
5000人以上
您在企业中主要负责的工作方向是
生产运营
质量管理
供应链管理
市场与客户研究
数据分析与经营管理
其他
贵企业过去一年是否开展过面向客户、供应商或内部流程的抽样调查
贵企业开展抽样调查的主要目的通常包括
了解客户需求与满意度
评估产品质量稳定性
监控生产过程异常
优化供应商交付表现
支持市场预测与经营决策
其他
在确定样本量时，贵企业最常参考的依据是
行业经验或惯例
统计公式与置信水平要求
预算和执行成本
上级或客户指定要求
尚未形成明确方法
请对贵企业当前样本量设计的科学性进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵企业在抽样过程中最常采用的方式是
简单随机抽样
分层抽样
整群抽样
按生产批次/时间段抽样
方便抽样
不清楚/不固定
在抽样调查执行中，贵企业遇到的主要困难有哪些
样本代表性不足
样本量难以平衡精度与成本
一线数据采集配合度低
数据口径不统一
异常值和缺失值较多
分析结果难以落地
贵企业抽样调查的数据主要来源于
生产现场记录
质量检测系统
客户反馈与售后数据
供应商交付数据
ERP/MES等业务系统
多来源综合数据
请评价贵企业当前抽样数据对经营决策的支持程度（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵企业是否会在抽样调查前明确置信水平、误差范围等统计参数
您认为合理的样本量设计应重点考虑哪些因素
总体规模大小
数据波动程度
调研精度要求
时间与人力成本
业务问题的重要程度
后续分析方法需求
贵企业对抽样调查结果的使用频率更接近以下哪种情况
作为核心决策依据
作为重要参考依据
仅作辅助了解
收集后较少使用
请对贵企业抽样调查结果转化为业务改进动作的效率评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵企业希望通过数据洞察重点解决哪些问题
提升产品合格率
降低生产损耗
缩短交付周期
识别客户需求变化
优化库存与供应链
发现新的增长机会
贵企业是否使用专门的数据分析工具处理抽样调查数据
使用专业统计软件
使用BI或数据平台
主要依靠Excel
人工整理为主
暂无固定工具
您认为当前制造业在抽样调查中最需要提升的环节是
方案设计
样本选取
数据采集质量
统计分析能力
结果应用闭环
跨部门协同
您向同行推荐科学开展抽样调查以提升数据洞察能力的可能性有多大？（0-10分）
您认为制造企业在确定样本量和提升数据洞察价值方面，最值得分享的经验或痛点是什么？