您所在企业的规模属于
小型企业（员工少于300人）
中型企业（员工300-1000人）
大型企业（员工1000人以上）
您所在企业开展满意度调查的频率通常为
每季度一次
每半年一次
每年一次
不定期开展
从未开展
您认为在制造业满意度调查中，最容易出现的作弊行为是
同一用户重复提交
随意作答（如所有选项选同一答案）
代填代答
恶意填写无效信息
其他
您所在企业目前在满意度调查中使用过的防作弊手段有哪些
IP地址限制
设备指纹识别
答题时长校验
验证码验证
逻辑陷阱题设置
人工抽检复核
未使用任何防作弊手段
请您对当前企业满意度调查数据的整体可信度进行评分（1分表示完全不可信，5分表示完全可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为答题时长过短（如少于平均答题时长的30%）的问卷，是否应判定为无效问卷
是，直接判定无效
否，需结合其他指标综合判断
不确定
您认为影响制造业满意度调查数据质量的主要因素有哪些
问卷题目设计不合理
样本选取不具代表性
受访者答题态度不认真
数据清洗流程缺失
调查过程缺乏监督
其他
您所在企业是否有专门的数据质量管理流程来处理满意度调查回收的数据
有完整的流程并严格执行
有流程但执行不到位
没有明确流程，靠人工经验处理
完全没有相关流程
请您评价逻辑校验题（如陷阱题）在识别无效问卷中的作用（1分表示完全没用，5分表示作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在数据清洗阶段，您认为应该重点剔除哪些类型的无效问卷
答题时长过短的问卷
答案呈现明显规律性的问卷（如全选A/全选B）
前后逻辑矛盾的问卷
关键信息缺失的问卷
来自异常IP/设备的问卷
您是否了解飞书问卷在防作弊与数据质量管理方面的相关功能
非常了解，经常使用
了解一些，偶尔使用
听说过但没使用过
完全不了解
如果使用飞书问卷开展制造业满意度调查，您最看重哪些功能
防重复提交功能
答题行为实时监控
自动数据清洗与无效问卷标记
自定义逻辑校验规则
数据加密与安全保障
可视化数据质量报告
您认为实时监控答题异常行为（如切换页面次数过多、答题速度异常）对提升数据质量的帮助程度（1分表示完全没帮助，5分表示帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业在开展满意度调查时，样本量通常设置为
少于100份
100-500份
500-2000份
2000份以上
您认为样本代表性对满意度调查最终结果的影响程度如何
决定性影响
较大影响
一般影响
较小影响
没有影响
您认为提升制造业满意度调查数据质量的有效措施包括
优化问卷题目设计，避免歧义
完善防作弊技术手段
建立标准化数据清洗流程
加强对受访者的答题引导
定期开展数据质量审计
引入专业的调研工具支持
请您对当前企业在满意度调查防作弊工作上的整体表现进行评分（1分表示非常差，5分表示非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展制造业满意度调查过程中，遇到过哪些数据质量或防作弊方面的难题？欢迎分享您的经验或建议
您是否愿意尝试使用具备智能防作弊和数据质量管理功能的调研工具来开展后续的满意度调查