您所在的酒店/调研机构是否使用金数据开展过宾客态度类调研？
是，长期使用
是，偶尔使用
否，使用过其他调研工具
否，未开展过相关调研
您在开展酒店态度调研时，是否会设置明确的样本配额（如不同房型、不同入住时段客群比例）？
每次都会设置
大部分调研会设置
偶尔设置
从不设置
您认为酒店态度调研中，无效答卷通常包含哪些典型特征？
所有题目选择同一选项
答题时长过短（低于正常答题时长1/3）
开放题填写无意义内容/乱码
前后逻辑矛盾（如先选“非常满意”又选“从未体验过该项服务”）
IP地址重复/异常
不符合样本配额要求
您过往开展的酒店态度调研中，无效答卷的占比大约是多少？
5%以下
5%-15%
15%-30%
30%以上
未统计过
请您评价无效答卷对调研结果准确性的影响程度（1分=几乎无影响，5分=严重影响结果可信度）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在金数据中设置过以下哪些配额控制规则？
按宾客年龄段设置配额
按入住房型设置配额
按入住时段设置配额
按会员等级设置配额
未设置过配额规则
其他自定义配额规则
您是否使用过金数据的“答题时长限制”功能来初步筛选无效答卷？
是，设置了最短答题时长
是，同时设置了最短和最长答题时长
听说过但未使用
不知道有该功能
除了答题时长，您还会使用金数据的哪些功能来识别无效答卷？
逻辑跳转校验（设置必答关联、矛盾选项拦截）
IP/设备限制（禁止同一IP/设备重复提交）
验证码/短信验证
选项乱序
人工复核标记
未使用过相关识别功能
对于系统识别出的疑似无效答卷，您通常的处理方式是？
直接剔除，不纳入统计
标记后人工复核再决定是否保留
保留但在分析时单独标注
不做处理，全部纳入统计
您认为金数据在配额控制功能上的易用性如何？（1分=非常难用，5分=非常易用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为金数据在识别拦截无效答卷方面的效果如何？（1分=几乎没效果，5分=效果非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在处理无效答卷过程中遇到过哪些困难？
系统识别准确率低，容易误判有效答卷
无法灵活设置自定义的无效判定规则
剔除无效答卷后样本配额不足，需要重新补采
无法追溯无效答卷的提交来源
人工复核成本高
未遇到明显困难
您是否会在调研正式投放前，通过小范围测试来调整无效答卷的判定规则？
您认为酒店态度调研中，配额控制的核心作用是什么？
保证样本结构符合实际客群分布
避免某类客群样本过多导致结果偏差
控制调研成本，避免超量回收
提升调研结果的代表性
其他作用
当剔除无效答卷后出现某类配额样本不足时，您通常会？
针对缺额人群定向补发问卷
调整配额比例，按实际回收样本加权分析
直接使用现有数据，不做补采
重新开展全量调研
您希望金数据在无效答卷处理方面增加哪些功能？
AI智能识别乱码/无意义开放题内容
更灵活的自定义无效规则组合
无效答卷自动剔除后自动触发补采提醒
无效答卷特征可视化报表
跨项目无效用户黑名单共享
现有功能已满足需求
您是否会对已确认的无效答卷进行标签分类，用于后续优化拦截规则？
每次都会分类并定期复盘
偶尔分类
只标记不分类
从不分类
请您评价当前您使用的无效答卷处理流程的效率（1分=效率极低，5分=效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请分享您在酒店态度调研中，使用金数据开展配额控制或处理无效答卷的具体经验或遇到的典型问题