您是否使用过金数据开展过生鲜类产品测评相关的问卷调研项目？
经常使用，有丰富的项目经验
偶尔使用，参与过1-3次相关项目
仅试用过，未正式开展过项目
从未使用过
您在开展生鲜测评调研时，是否会为不同用户群体（如地域、年龄、消费频次）设置样本配额？
每次都会设置严格配额
多数项目会设置
偶尔设置
从不设置
您在生鲜测评项目中，通常会设置哪些维度的样本配额？
受访者所在城市层级
生鲜产品购买频次
年龄与性别分布
家庭结构（如是否有老人/儿童）
常购买的生鲜品类
其他
您认为在生鲜测评调研中，做好配额控制对最终数据有效性的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在过往的生鲜测评项目中，您遇到的无效答卷占总回收量的比例大概是多少？
10%以内
10%-30%
30%-50%
50%以上
您认为生鲜测评场景中，常见的无效答卷类型有哪些？
所有题目选项完全一致的“直线作答”
答题时长过短，未认真阅读题目
前后题答案逻辑矛盾
不符合样本配额要求的答卷
随意填写文本题内容、语义不通
同一用户/IP重复提交的答卷
您在使用金数据时，会使用哪些功能提前拦截可能的无效答卷？
设置答题最短时长限制
开启IP/设备限制，防止重复提交
设置配额规则，满额后自动停止对应群体回收
添加甄别题，筛选不符合要求的受访者
设置逻辑跳转，避免无关题目作答
暂未使用过相关拦截功能
您认为金数据的配额控制功能是否能满足您开展生鲜测评项目的需求？
完全满足，功能灵活易用
基本满足，少数场景需要额外人工核对
不太满足，配额规则设置存在局限
完全不满足，无法实现复杂配额逻辑
您对金数据在答卷回收后自动标记疑似无效答卷的功能满意度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于系统标记出的疑似无效答卷，您通常会采取哪些处理方式？
直接全部剔除，不进入数据分析环节
人工逐一核验后再决定是否保留
对存在小问题的答卷进行数据清洗后保留
根据项目容错率设置阈值，按比例剔除
其他
您是否遇到过因配额控制不当，导致某类样本过量回收、最终出现大量无效答卷的情况？
您认为在生鲜测评场景中，减少无效答卷最有效的措施有哪些？
优化问卷开头的甄别题设计，精准匹配目标人群
合理设置答题时长、重复提交等防作弊规则
提前配置精细化的样本配额，避免超量回收
在问卷中增加注意力检测题，识别随意作答者
回收后结合多维度规则进行答卷质量校验
给予受访者合理的激励，提升认真作答意愿
在处理无效答卷时，您是否会同步核对配额完成情况，对缺量的样本群体进行补招？
每次都会，确保样本结构符合要求
多数时候会
偶尔会
从不核对，直接剔除即可
您认为当前金数据在无效答卷识别与处理方面的功能易用性如何？（1分非常难用，5分非常易用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望金数据在生鲜测评类项目的配额与答卷质量管理方面，新增哪些功能？
更灵活的交叉配额设置能力
更丰富的无效答卷自动识别规则
实时的配额完成进度与异常答卷预警
一键剔除无效答卷后自动触发补样本流程
针对生鲜测评场景的专属问卷模板与质量规则
其他
您在开展生鲜测评时，是否会在项目正式投放前进行小范围测试，检查配额规则与防无效答卷设置是否生效？
每次都会测试，确认无误后再正式投放
多数项目会测试
偶尔测试
从不测试，直接投放
整体来看，您认为做好无效答卷的全流程管理，对提升生鲜测评调研结果可信度的作用有多大？（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果您有使用金数据处理生鲜测评项目中无效答卷的实操经验或技巧，欢迎在此分享：