您所在的数码企业所属细分领域
消费电子制造
数码产品研发
数码渠道零售
数码售后服务
其他数码相关领域
您在当前企业的工作年限
1年以内
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过企业组织的员工离职相关调研
是，作为在职员工参与过
是，作为离职员工参与过
否，从未参与过
您认为当前数码行业离职调研中，无效刷票、恶意作答等问题对数据结果的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=严重影响结果可信度）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为数码离职调研中常见的数据质量问题有哪些
同一IP重复提交问卷
答题时长过短的随意作答
选项高度雷同的机器批量填写
不符合离职群体特征的异常样本
逻辑前后矛盾的无效回答
其他
您是否了解问卷网智能防刷这类调研数据质量管控工具
非常了解，曾使用过相关功能
略有耳闻，知道大致作用
不太了解，第一次听说
您认为智能防刷功能在数码离职调研中，最应优先覆盖哪些风险场景
防止竞品恶意刷票干扰离职原因分析
拦截离职员工重复提交多份问卷
识别非目标群体的随意填答
过滤机器批量生成的无效问卷
避免员工因顾虑隐私而随意作答
您认为在离职调研中启用智能防刷机制，对提升员工作答真实意愿的帮助程度如何？（1分=完全无帮助，5分=帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果调研平台搭载智能防刷功能，您是否更愿意如实填写离职相关的真实想法
是，会更放心表达真实感受
没有明显影响，和普通问卷一样
否，仍会有顾虑
您认为智能防刷在数码离职调研的数据质量控制中，哪些能力最为核心
异常答题行为实时识别
重复样本自动去重
无效回答智能标记
答题身份真实性校验
作答逻辑一致性校验
您认为当前数码行业离职调研的数据结果，整体可信度如何？（1分=完全不可信，5分=非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业过往开展离职调研时，是否出现过因无效样本过多导致结论失真的情况
您认为数据质量控制不到位，会给数码企业的离职管理带来哪些负面影响
误判员工真实离职原因
制定的留人政策偏离实际需求
浪费调研投入的人力物力
影响管理层对团队状态的判断
其他
您是否支持在企业离职调研中常态化应用智能防刷类的数据质量管控工具
您认为智能防刷机制在保护答题者隐私与识别无效样本之间的平衡度，重要程度如何？（1分=完全不重要，5分=极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了智能防刷功能外，您认为还有哪些方式可以提升数码离职调研的数据质量
优化问卷长度避免答题疲劳
明确告知调研结果的用途和保密规则
合理设置题目逻辑跳转
匿名作答机制
调研后对异常样本进行人工复核
您认为智能防刷功能对离职调研作答时长的影响，控制在什么范围内比较容易接受
完全不增加作答时长
增加时长在10秒以内
增加时长在10-30秒
只要能保障数据质量，增加1分钟以内都可以接受
如果满分是10分，您对问卷网智能防刷在数码离职调研场景下的数据质量控制效果预期打几分？（0分=预期极低，10分=预期极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为智能防刷机制最容易在哪个环节出现误判，影响正常用户的作答体验
身份校验环节误拦截真实用户
答题过程中频繁弹出验证打断思路
将正常的快速作答误判为无效回答
误将真实的尖锐反馈标记为无效内容
其他
您认为数码行业离职调研相比其他行业，对数据质量控制有哪些特殊要求
涉及核心技术人员离职信息，需要更高的样本真实性
行业人员流动性大，样本量波动大更易混入无效数据
离职原因常涉及行业竞争相关敏感内容，更易出现恶意干扰
调研结果直接影响企业人才策略，对数据准确度要求更高
您对问卷网智能防刷在数码离职调研中的数据质量控制应用，还有哪些其他建议或期待？