您是否有使用金数据搭建传媒类微信投票活动的经验？
有，且独立负责过全流程配置
有，参与过部分环节（如数据导出、规则设置）
没有，但了解相关功能
完全没有接触过
您过往运营的传媒类微信投票活动，单场预计回收的有效答卷规模通常是？
100份以内
101-500份
501-2000份
2001-10000份
10000份以上
在微信投票活动设置配额控制时，您通常会设置哪些维度的配额规则？
按参与用户的地域配额
按用户标签/人群属性配额
按每日参与量上限配额
按不同投票选项的样本配额
未设置过明确的配额规则
其他
您认为配额控制对减少传媒微信投票场景中的无效答卷是否有帮助？
帮助非常大，能从入口端过滤大部分异常参与
有一定帮助，可减少部分非目标人群参与
帮助有限，仅靠配额很难拦截异常数据
没有帮助，对数据质量无明显提升
您在过往投票活动中遇到过哪些类型的无效答卷？
机器刷票产生的批量重复答卷
非目标人群随意填写的无效答卷
同一用户多次提交的重复答卷
填写内容前后矛盾的逻辑异常答卷
为刷奖励恶意提交的低质量答卷
暂未遇到过明显的无效答卷
请您对金数据现有配额控制功能在拦截异常流量方面的效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用金数据处理投票数据时，通常会在哪个阶段开展无效答卷的筛查？
答卷提交时实时拦截
活动过程中定时筛查清理
活动结束后统一批量处理
全程不做专门筛查，直接使用回收数据
您识别无效答卷时常用的判断依据有哪些？
答题时长过短（如低于平均时长1/3）
IP/设备信息重复度高
答题选项存在明显规律性（如全选第一个选项）
设置的逻辑校验题未通过
用户来源渠道不符合活动预设范围
其他
您目前处理筛查出的无效答卷的主要方式是？
直接标记并从统计结果中剔除
人工逐一复核后再决定是否剔除
通过规则设置自动拦截不入库
暂未形成固定处理流程
其他
您认为当前金数据的无效答卷自动识别功能的易用性如何？（1分非常难用，5分非常易用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在传媒微信投票场景下，您认为配额控制功能还需要补充哪些能力？
更灵活的多维度组合配额规则
配额触达后的自动提醒与流量调整
针对刷票行为的动态配额收紧机制
不同渠道来源的独立配额设置
配额执行效果的实时数据看板
其他
您是否遇到过因配额规则设置不合理，导致正常用户无法提交、反而产生异常无效答卷的情况？
您认为无效答卷处理环节最容易出现的问题是什么？
识别规则不准确，误删正常用户的有效答卷
清理流程繁琐，需要大量人工操作
处理后无法追溯删除记录，存在数据合规风险
无法实时反馈拦截效果，活动期间难以及时调整规则
其他
您向其他传媒行业从业者推荐使用金数据做投票活动配额管理与数据质量管控的可能性有多大？（0-10分）
如果金数据推出针对传媒投票场景的“配额+无效答卷防控”一体化功能包，您是否愿意付费使用？
非常愿意，能大幅降低数据清理成本
愿意，但需要先体验核心功能效果
不确定，要看定价和功能匹配度
不愿意，现有功能已满足需求
除了配额控制和异常答卷清理，您在运营传媒微信投票时还会关注哪些数据质量相关的功能？
参与用户的实名认证校验
投票行为的防作弊验证（如验证码、人脸核验）
数据异常波动的实时预警
答卷清洗后的可视化分析报告
符合合规要求的数据存证功能
其他
您平均每场投票活动中，清理掉的无效答卷占总回收量的比例大概是？
5%以内
5%-15%
16%-30%
30%以上
未做过相关统计
结合您使用金数据的实际经验，您对优化微信投票场景下的配额控制、提升无效答卷处理效率还有哪些具体建议？