您所在的企业/团队是否开展过面向百货客群的调研问卷项目？
是，定期开展
是，偶尔开展
暂未开展，但有相关计划
从未开展，暂无相关计划
您在开展百货类调研问卷项目时，最常遇到的作弊行为有哪些？
同一用户重复提交
答题时间过短的无效作答
选项规律作答（如全选A/锯齿形选择）
非目标客群恶意填答
开放性问题无意义灌水内容
通过刷量工具批量提交
其他
您认为当前百货类调研问卷的数据质量问题，对最终决策的影响程度如何？
影响极大，会直接导致决策偏差
影响较大，会干扰核心结论判断
影响一般，仅对局部结论有干扰
影响较小，可通过后期清洗完全规避
无明显影响
请您对当前您所在团队使用的调研问卷防作弊机制有效性进行评分（1分=完全无效，5分=非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您目前在调研问卷项目中已经应用的防作弊手段有哪些？
IP/设备指纹限制重复提交
答题最短时长限制
逻辑校验题（陷阱题）
验证码校验
人工抽审核实无效问卷
AI智能识别异常作答模式
样本来源资质筛选
其他
您认为在百货客群调研场景中，哪类防作弊手段对用户正常作答的干扰最小？
后台静默设备/IP识别
答题时长阈值校验
融入题目的逻辑校验题
轻度滑块验证码
样本来源前置准入筛选
其他
请您对当前您所在团队调研问卷回收后的数据清洗流程完善度进行评分（1分=极不完善，5分=非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在进行调研问卷数据质量管理时，通常会设置哪些数据剔除规则？
答题时长低于阈值的样本
连续多题选择相同选项的样本
前后逻辑矛盾的样本
开放性问题内容无效/重复的样本
人口统计学信息不符合目标客群的样本
IP地址归属异常的样本
其他
您认为在百货行业调研场景中，因防作弊机制设置不当导致的有效样本流失率控制在多少范围内是可接受的？
5%以内
5%-10%
10%-15%
15%-20%
20%以上也可接受，优先保障数据真实性
您向同行推荐使用专业工具搭建带防作弊能力的百货类调研问卷的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意推荐）
您是否使用过金数据平台搭建并发放调研问卷？
是，经常使用
是，偶尔使用
听说过但未使用过
从未听说过
如果使用专业调研工具开展百货类调研，您最看重以下哪些防作弊与数据质量相关功能？
多维度重复提交拦截（IP/设备/账号）
自定义答题时长限制
灵活的逻辑校验题设置
AI异常作答自动标记
实时数据质量看板
一键无效样本批量清洗
样本来源溯源追踪
自定义数据质量校验规则
您认为针对百货消费场景的调研问卷，在题目设计层面（如题干表述、选项设置）对数据质量的影响程度如何？（1分=完全无影响，5分=决定性影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些题目设计方式有助于提升调研问卷的数据质量？
控制单份问卷题目数量，避免答题疲劳
题干表述简洁无歧义，避免引导性表述
选项设置互斥且穷尽，符合用户认知习惯
合理设置跳题逻辑，减少无关题目作答
适当设置验证类题目，筛查不认真作答用户
开放性问题明确填写指引，降低无效回答比例
您所在团队单次百货类调研问卷的平均无效样本占比大约是多少？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%-50%
50%以上
您认为当前调研问卷防作弊与数据质量管理的最大痛点是什么？
防作弊手段容易误伤真实用户
异常作答识别准确率不足
数据清洗规则设置门槛高
缺乏全流程的数据质量监控
防作弊功能与业务场景适配性差
作弊手段迭代快，防护机制滞后
其他
您对未来调研问卷在防作弊智能化、数据质量管理自动化方面的期待程度如何？（1分=完全不期待，5分=非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些智能化能力能有效提升百货类调研问卷的数据质量？
基于用户行为的作弊风险实时评分
自动识别前后矛盾的作答内容
开放性问题语义分析，自动标记无效回答
根据作答情况动态调整校验强度
自动生成数据质量分析报告
异常样本实时预警
您所在团队每年在调研问卷防作弊与数据质量管控相关工具/服务上的投入预算大约是？
1万元以内
1万-5万元
5万-20万元
20万元以上
暂无专项预算
关于百货类调研问卷的防作弊机制优化与数据质量提升，您还有哪些其他的经验或建议？