您所在企业的能源业务板块规模属于以下哪一类？
小型企业（员工总数500人以下）
中型企业（员工总数500-5000人）
大型企业（员工总数5000-20000人）
超大型企业（员工总数20000人以上）
您在人才盘点相关工作中主要承担的角色是？
HR/人才发展部门负责人
业务部门管理者
项目执行专员
信息化/数字化工具管理员
其他相关角色
您所在企业开展能源人才盘点工作的频率通常是？
每季度一次
每半年一次
每年一次
每2-3年一次
暂无固定周期
您是否使用过飞书问卷开展过人才盘点、调研测评类工作？
经常使用，是核心工具之一
偶尔使用，作为辅助工具
仅测试体验过，未正式落地
从未使用过
在能源人才盘点工作中，您认为配额控制最需要覆盖哪些维度？
不同业务条线的人员样本占比
不同职级层级的答题人数限制
不同区域/项目组的配额分配
特定岗位序列的定向回收数量
其他维度
请您评价配额控制功能对提升人才盘点数据代表性的重要程度（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在过往使用在线问卷开展盘点工作时，您遇到的配额失效问题最常见的是？
配额满后仍可继续提交答卷
不同维度配额统计存在延迟偏差
无法灵活调整中途变更的配额规则
跨部门配额协同难度大
暂未遇到过相关问题
您认为无效答卷通常会通过哪些特征被识别？
答题时长过短（如低于平均时长30%）
所有题目选择同一选项/规律作答
关键信息前后矛盾
IP/设备重复提交
开放题填写无意义内容
请您评价无效答卷自动识别功能对减少人工筛选成本的价值（1分=价值极低，5分=价值极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业目前处理人才盘点中无效答卷的主要方式是？
完全依赖人工逐一核查筛选
借助工具基础规则自动标记后人工复核
通过系统智能识别直接过滤
暂未建立明确的无效答卷处理流程
如果使用飞书问卷开展人才盘点，您最希望配额控制支持哪种规则设置？
按部门/标签预设固定配额，达标后自动关闭对应入口
支持动态配额调整，实时同步各维度回收进度
配额预警提醒，临近阈值时通知项目管理员
多维度交叉配额（如“区域+职级”组合限制）
您认为在问卷工具中，无效答卷处理环节需要具备哪些核心能力？
自定义无效判定规则（时长、选项规律等）
答卷实时标记，异常数据即时提醒
无效答卷一键剔除与数据统计联动
标记结果可追溯，支持人工复核修正
重复提交自动拦截
请您对当前使用的调研工具在配额控制精准度方面的满意度打分（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对当前使用的调研工具在无效答卷处理效率方面的满意度打分（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在能源人才盘点场景下，您认为问卷工具与人才系统数据打通的必要性如何？
非常必要，可直接同步组织架构与人员标签
比较必要，能减少重复导入人员信息的工作量
一般，手动导入也可满足需求
不太必要，独立使用即可
除配额控制与无效答卷处理外，您认为飞书问卷在人才盘点场景中还需要强化哪些功能？
多维度数据实时看板
答题进度定向催办
敏感信息脱敏处理
测评类题型的计分规则
盘点报告自动生成
您是否愿意在后续的能源人才盘点项目中尝试使用具备完善配额与防作弊能力的飞书问卷？
非常愿意，会优先选择
比较愿意，会纳入评估范围
不确定，需要看实际功能匹配度
暂时没有相关计划
综合现有体验与功能预期，您向同行推荐使用飞书问卷开展人才盘点类工作的可能性有多大？（0-10分）
关于问卷工具在配额控制或无效答卷处理方面，您还有哪些具体的功能建议或使用痛点？