您所在的企业/机构是否开展过咖啡行业相关的人才盘点工作？
定期开展，已形成成熟机制
偶尔开展，根据业务需求临时组织
计划开展，目前处于筹备阶段
从未开展，暂无相关计划
您在咖啡人才盘点项目中主要承担的角色是？
项目总负责人
HR/人才发展专员
业务部门管理者
外部咨询顾问
数据/技术支持人员
其他参与人员
您在过往人才盘点调研中，是否遇到过无效问卷、恶意刷票等数据质量问题？
经常遇到，严重影响盘点结果准确性
偶尔遇到，对结果有一定干扰
很少遇到，未造成明显影响
从未遇到过相关问题
您认为咖啡人才盘点中常见的数据质量风险主要来自哪些方面？
重复提交/一人多答
非目标人群随意填写
答题时间过短的无效作答
选项规律性作答（如全选同一选项）
恶意批量刷票干扰结果
答题中途中断导致数据不完整
其他
您是否了解问卷星智能防刷这一数据质量保障功能？
非常了解，曾多次使用
有一定了解，使用过部分功能
听说过，但未实际使用过
完全不了解
在咖啡人才盘点项目中，您最看重防刷功能的哪些核心能力？
IP地址限制，防止同一IP重复提交
设备指纹识别，拦截多设备批量作答
答题时长校验，过滤秒答无效问卷
验证码/人脸验证，确认答题人身份
逻辑陷阱题设置，识别随意作答行为
答题行为轨迹分析，标记异常操作
其他
请您评价当前使用的调研工具在防范无效作答方面的整体表现（1分表示非常差，5分表示非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在咖啡门店一线员工盘点场景中，哪类防刷机制的落地可行性最高？
员工工号验证绑定，确保一人一号
门店IP白名单限制，仅允许门店网络提交
答题时长阈值设置，低于最短时长判定无效
随机验证码校验，拦截机器批量提交
人工抽核回访，辅助校验问卷有效性
您认为智能防刷功能的应用，能为咖啡人才盘点带来哪些核心价值？
提升盘点数据的真实性与可信度
减少后期数据清洗的人力成本
避免恶意刷票导致的人才评估偏差
提高人才盘点结果对业务决策的支撑作用
缩短调研项目的整体周期
增强员工对盘点公平性的感知
其他
如果在咖啡人才盘点中启用智能防刷机制，您认为对员工答题体验的影响程度如何？
几乎无影响，员工感知不到额外操作
有轻微影响，少量验证步骤可接受
有一定影响，可能会降低员工答题意愿
影响较大，容易引起员工反感
您认为在咖啡人才盘点中，数据质量控制对最终人才决策的重要程度是多少？（1分表示完全不重要，5分表示极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在的企业在开展人才盘点调研时，通常会采用哪些数据质量校验手段？
仅依靠人工后期筛选无效问卷
使用调研工具自带的基础防刷设置
配置定制化的智能防刷规则组合
结合系统校验+人工复核的双重机制
未采取任何针对性的数据质量控制措施
针对咖啡行业人才盘点的特点（如门店分散、一线员工占比高、轮班制等），您认为智能防刷规则设计需要重点适配哪些场景？
跨门店轮班员工的答题身份识别
不同岗位（吧台/服务/管理）的差异化答题时长设置
移动端为主的答题场景下的操作便利性
避免误判门店共用网络下的正常员工作答
支持批量导入员工名单的精准匹配校验
其他
您认为启用智能防刷功能后，人才盘点数据的有效回收率通常能提升多少？
10%以内
10%-30%
30%-50%
50%以上
不确定，未做过相关统计
如果向同行推荐在咖啡人才盘点中使用问卷星智能防刷功能，您的推荐意愿是多少？（0分表示完全不推荐，10分表示非常愿意推荐）
您认为当前智能防刷相关功能在咖啡人才盘点应用中存在的最大不足是？
规则配置过于复杂，HR难以快速上手
容易误判正常作答，导致有效问卷被拦截
防刷能力不足，仍能被批量刷票绕过
缺乏针对咖啡行业场景的专属方案
数据安全与员工隐私保护机制不够完善
成本较高，投入产出比不理想
其他
请您对目前人才盘点项目中数据质量控制工作的整体满意度进行评分（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了防刷机制外，您认为还有哪些措施可以提升咖啡人才盘点的数据质量？
优化问卷题目设计，控制答题时长
提前做好宣导，强调盘点的重要性与匿名性
明确答题人群范围，精准发放问卷链接
设置答题进度保存，减少中途流失
建立数据质量实时监控看板，及时发现异常
对异常答题结果进行针对性回访核实
其他
您所在企业未来在咖啡人才盘点项目中，加大数据质量控制相关技术投入的意愿如何？
意愿非常强，已列入近期工作计划
意愿较强，会根据项目需求逐步投入
意愿一般，视实际效果再决定
暂无相关投入计划
关于问卷星智能防刷在咖啡人才盘点数据质量控制中的应用，您还有哪些具体的建议或实践经验可以分享？