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1、学习初衷
(1) 个人介绍
我是一名从事债权清收行业的管理人员，帆软社区用户名3478351。本次学习旨在通过系统梳理与诊断瑞幸咖啡调研问卷数据，提升数据分析在用户研究场景中的实际应用能力。
(2) 学习初衷
我始终认为，高质量的数据是科学决策的基础，而问卷设计、样本抽样与执行流程直接影响数据的可信度与实用性。通过学习，我希望能够：
掌握一套完整的调研数据质量评估方法；
形成从数据发现问题到提出可执行建议的系统分析能力；
提升在业务场景中推动数据流程优化的说服力与影响力。
2、作品简介（作业10）
(1) 业务背景/需求痛点
为评估瑞幸咖啡当前用户调研机制的有效性，诊断调研数据在样本代表性、题目设计与执行流程中存在的问题，并提出系统性优化建议，以支持后续调研数据质量的提升与用户洞察的准确性。
(2) 数据来源
自选数据：来源于近期瑞幸咖啡消费者线上调研问卷回收数据，包含调研者省份、年龄、职业、性别、是否瑞幸用户、各题型答题情况与每题耗时等字段。
(3) 分析思路
评估样本结构均衡性：从省份、年龄、性别、职业维度分析样本分布；
评估题目设计合理性：统计各题型未作答人数与平均耗时；
诊断调研执行短板：分析抽样、测试与执行控制环节；
综合提出优化建议：围绕样本、题目、流程三方面输出可落地方案。
(4) 数据处理
对原始数据进行多维拆分、重组与交叉统计；
计算各省份调研人数、各题型未作答比例与平均耗时；
通过矩阵结构整理各环节用时，支持可视化对比分析。
(5) 可视化报告
报告标题：瑞幸咖啡调研问卷质量诊断
可视化内容：
样本结构分析：省份分布词云、性别与用户身份柱状图、省份-年龄玫瑰图、职业分布矩形树图；
题目质量分析：单选题未作答统计柱状图、各题型平均耗时对比条形图；
结论与建议归纳：总结核心发现，提出三项优化建议。
关键发现：
样本结构失衡：男性样本偏高，多数省份样本极少，学生（高中及以下）样本不足；
题目设计缺陷：6道单选题未作答超150人，多选题与打分题耗时过长；
调研流程缺失：未明确抽样范围，缺乏题目预测试。
结论与建议：
优化样本结构：补充女性样本，扩大低样本省份覆盖，定向增加学生样本；
调整题目设计：简化低作答率题目，控制多选与打分题复杂度；
完善调研流程：建立抽样框架，开展预测试，加强执行质量控制。
3、学习总结
经过本次数据分析实践，我更加认识到数据质量对业务决策的关键作用，也积累了从数据诊断到策略输出的完整经验。
系统掌握了调研数据质量评估的方法体系，能结构化的识别样本、题目与流程中的问题；
提升了在复杂业务场景中定位真问题、提出可执行建议的能力；
通过可视化呈现与分析，增强了与业务团队沟通的数据说服力；
对问卷设计、抽样方法与执行流程的优化有了更落地的理解；
未来将在工作中持续推动数据采集与治理的规范化，助力企业实现更科学的用户洞察与决策支持。
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