CN108074140A - 智能问卷系统及数据采集方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及信息采集领域，公开了一种智能问卷系统及数据采集方法，其技术要点是：包括用于存储基础问题和与维度信息相关联的维度问题的问卷题库模块；包括根据问卷题库模块中的基础问题和维度问题，对调查问卷用户进行提问及获取反馈数据的数据采集模块；包括对数据采集模块采集到的反馈数据进行筛分的筛分模块；包括用于对筛分模块筛分后的有用信息进行处理，并将处理后的信息和维度数据库模块中维度信息通过SQL语言进行匹配，并将与匹配成功的维度信息关联的维度问题发送至数据采集模块的数据处理模块。解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。

Description

智能问卷系统及数据采集方法
技术领域
本发明涉及信息采集领域，具体的讲是智能问卷系统及数据采集方法。
背景技术
问卷又称调查表，是社会调查研究中收集资料的一种工具，其形式是以问题的形式系统的记载调查内容的一种印件，其实质是为了收集人们对于某个特定问题的态度行为特征价值观观点或信念等信息而设计的一系列问题。问卷调查也称问卷法，是设计者运用统一设计的问卷向被调查者了解情况或征询意见收集信息的调查方法。
现有的调查问卷系统都使用普通问题库进行问题管理，使用普通顺序式组卷模式，部分问卷系统实现了树形结构引导式组卷模式，从而以这种简单的方式，提升一部分调查问卷的精准性，但是调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查。
因此需要一种能够对目标用户准确推送相适配的问卷问题，以大幅降低无效问卷数据，提高精准度的智能问卷系统及数据采集方法。
发明内容
本发明为了解决现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题，提供一种智能问卷系统及数据采集方法。
本发明解决上述技术问题，采用的技术方案是，智能问卷系统包括用于存储基础问题和与维度信息相关联的维度问题的问卷题库模块；
包括用于存储客户维度信息的维度数据库模块；
包括根据问卷题库模块中的基础问题和维度问题，对调查问卷用户进行提问及获取反馈数据的数据采集模块；
包括对数据采集模块采集到的反馈数据进行筛分的筛分模块；
包括用于对筛分模块筛分后的有用信息进行处理，并将处理后的信息和维度数据库模块中维度信息通过SQL语言进行匹配，并将与匹配成功的维度信息关联的维度问题发送至数据采集模块的数据处理模块。
进一步的，还包括将筛分模块筛分的身份信息与维度数据库关联的身份识别模块。
进一步的，身份识别模块中身份信息为用户识别信息、IP、机器识别码，app使用情况和网站访问情况。
进一步的，维度信息为默认信息和根据客户自身情况预设的信息。
进一步的，默认信息包括人员流动，经济热度，人员收入分布，行业分布，消费能力, 地理位置，消费习惯。
本发明还提供了，一种智能问卷数据采集方法，包括以下步骤：
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息；
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户；
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息和有用信息；
第四步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息通过SQL语言与维度数据库模块中的维度信息进行配对；
第五步，数据处理模块调用问卷题库模块中维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
进一步的，第三步和第四步之间还有，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息中的身份信息进行采集，并对反馈有用信息的调查问卷用户进行标记。
进一步的，第五步，还包括数据处理模块对涉及到反馈无用信息的调查问卷用户，数据处理模块控制数据采集模块停止问题推送。
进一步的，第五步后还有，问卷数据采集结束后，数据处理模块根据客户需要，通过身份识别模块对已经标记的调查问卷用户，通过调用问卷题库模块中维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
进一步的，筛分模块将数据采集模块采集的数据关键字符与预存关键字符进行对比，携带预存关键字符的信息为有用信息，反之则为无用信息。
这样设计的目的在于，通过设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。
问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。
其中，维度信息与维度问题之间存在客观上逻辑联系，如维度信息为消费习惯，那么维度问题则可以为消费金额为多少、消费物品是什么等等。
通过筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
本发明的有益效果至少是以下之一：
1. 通过设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。
2. 问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。
3. 通过筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息和有用信息。
第四步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息与维度数据库模块中的维度信息进行配对。
第五步，数据处理模块调用问卷题库模块中维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
实施例2
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息，包括维度信息A1、A2……AN（N≥2）。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息B与有用信息A1 ’和A2 ’。
第四步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息A1 ’和A2 ’与维度数据库模块中的维度信息A1和A2进行配对。
第五步，数据处理模块调用问卷题库模块中与维度信息A1和A2相关联的维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
实施例3
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息，包括维度信息A1、A2……AN（N≥2）。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息B与有用信息A1 ’和A2 ’。
第四步，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息A1 ’和A2 ’中的身份信息进行采集，并对反馈有用信息的调查问卷用户进行标记。
第五步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息A1 ’和A2 ’与维度数据库模块中的维度信息A1和A2进行配对。
第六步，数据处理模块调用问卷题库模块中与维度信息A1和A2相关联的维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
实施例4
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息，客户从上餐饮行业，维度信息包括人员流动，经济热度，人员收入分布，行业分布，消费能力, 地理位置，消费习惯。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户，其基础问题为午餐情况调查，一共发放20份问卷。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，其中有10份问卷调查得到反馈，涉及内容为2份在工作单位进食午餐，4份在外进食，3份有时进食午餐，1份不进食午餐，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息为3份有时进食午餐和1份不进食午餐，有用信息为2份在工作单位进食午餐和4份在外进食。
第四步，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食中的身份信息进行采集，这批客户均是通过手机APP完成问卷调查，并对反馈有用信息的6个调查问卷用户进行标记。
第五步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食与维度数据库模块维度信息中的消费习惯进行配对。
第六步，数据处理模块调用问卷题库模块中与维度信息消费习惯相关联的维度问题如“中午吃什么”，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
实施例5
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息，客户从上餐饮行业，维度信息包括人员流动，经济热度，人员收入分布，行业分布，消费能力, 地理位置，消费习惯。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户，其基础问题为午餐情况调查，一共发放20份问卷。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，其中有10份问卷调查得到反馈，涉及内容为2份在工作单位进食午餐，4份在外进食，3份有时进食午餐，1份不进食午餐，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息为3份有时进食午餐和1份不进食午餐，有用信息为2份在工作单位进食午餐和4份在外进食。
第四步，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食中的身份信息进行采集，这批客户均是通过手机APP完成问卷调查，并对反馈有用信息的6个调查问卷用户进行标记。
第五步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食与维度数据库模块维度信息中的消费习惯进行配对。
第六步，数据处理模块调用问卷题库模块中与维度信息消费习惯相关联的维度问题如“中午吃什么”，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户，并对涉及到反馈无用信息3份有时进食午餐和1份不进食午餐的调查问卷用户，数据处理模块控制数据采集模块停止问题推送。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。
实施例6
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息，客户从上餐饮行业，维度信息包括人员流动，经济热度，人员收入分布，行业分布，消费能力, 地理位置，消费习惯。
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户，其基础问题为午餐情况调查，一共发放20份问卷。
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，其中有10份问卷调查得到反馈，涉及内容为2份在工作单位进食午餐，4份在外进食，3份有时进食午餐，1份不进食午餐，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息为3份有时进食午餐和1份不进食午餐，有用信息为2份在工作单位进食午餐和4份在外进食。
第四步，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食中的身份信息进行采集，这批客户均是通过手机APP完成问卷调查，并对反馈有用信息的6个调查问卷用户进行标记。
第五步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息2份在工作单位进食午餐和4份在外进食与维度数据库模块维度信息中的消费习惯进行配对。
第六步，数据处理模块调用问卷题库模块中与维度信息消费习惯相关联的维度问题如“中午吃什么”，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户，并对涉及到反馈无用信息3份有时进食午餐和1份不进食午餐的调查问卷用户，数据处理模块控制数据采集模块停止问题推送。
第七步，问卷数据采集结束后，数据处理模块根据客户需要，通过身份识别模块对已经标记的调查问卷用户即反馈2份在工作单位进食午餐和4份在外进食的调查问卷用户，通过调用问卷题库模块中维度问题如“午餐用餐时间”，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
使用中，设置维度数据库模块，对客户自身定制维度信息及系统默认信息进行保存，随着系统使用时间及数据的获取，会建立强大的维度数据库模块。问卷题库模块分为基础问题和维度问题，基础问题主要用于为用户提供基础的问卷调查服务，向用户返回采集到的问卷统计数据，为用户解决问题。维度问题主要用于采集维度信息的基础数据，并将反馈的维度信息拉入维度数据库模块，增加维度数据库模块的准确性。筛分模块进行用户甄别，如果当前作答用户被识别为非目标人群，可以通过数据处理模块提前结束作答，节省作答人时间，同时节省服务器资源解决了现有调查问卷系统业务简单，产生无效问卷数量庞大，拉高调查成本，耗时冗长，数据结果指向性差，无法实现精准调查的问题。

Claims (10)

1.智能问卷系统，其特征在于：
包括用于存储基础问题和与维度信息相关联的维度问题的问卷题库模块；
包括用于存储客户维度信息的维度数据库模块；
包括根据问卷题库模块中的基础问题和维度问题，对调查问卷用户进行提问及获取反馈数据的数据采集模块；
包括对数据采集模块采集到的反馈数据进行筛分的筛分模块；
包括用于对筛分模块筛分后的有用信息进行处理，并将处理后的信息和维度数据库模块中维度信息通过SQL语言进行匹配，并将与匹配成功的维度信息关联的维度问题发送至数据采集模块的数据处理模块。
2.根据权利要求1所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：还包括将筛分模块筛分的身份信息与维度数据库关联的身份识别模块。
3.根据权利要求2所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述身份识别模块中身份信息为用户识别信息、IP、机器识别码，app使用情况和网站访问情况。
4.根据权利要求1所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述维度信息为默认信息和根据客户自身情况预设的信息。
5.根据权利要求4所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述默认信息包括人员流动，经济热度，人员收入分布，行业分布，消费能力, 地理位置，消费习惯。
6.智能问卷数据采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，根据客户自身情况设定维度数据库模块中的维度信息；
第二步，数据处理模块调用问卷题库模块中的基础问题，并通过数据采集模块将基础问题推送至调查问卷用户；
第三步，通过数据采集模块将调查问卷用户反馈数据进行采集，并传输至筛分模块，筛分模块对反馈数据进行筛分，筛分无用信息和有用信息；
第四步，筛分模块将筛分后数据传输至数据处理模块，数据处理模块对传输数据进行处理，将有用信息通过SQL语言与维度数据库模块中的维度信息进行配对；
第五步，数据处理模块调用问卷题库模块中与配对维度信息相关联的维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
7.根据权利要求6所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述第三步和第四步之间还有，身份识别模块将筛分模块筛分的有用信息中的身份信息进行采集，并对反馈有用信息的调查问卷用户进行标记。
8.根据权利要求7所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述第五步，还包括数据处理模块对涉及到反馈无用信息的调查问卷用户，数据处理模块控制数据采集模块停止问题推送。
9.根据权利要求8所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述第五步后还有，问卷数据采集结束后，数据处理模块根据客户需要，通过身份识别模块对已经标记的调查问卷用户，通过调用问卷题库模块中维度问题，传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。
10.根据权利要求6所述的智能问卷数据采集方法，其特征在于：所述筛分模块将数据采集模块采集的数据关键字符与预存关键字符进行对比，携带预存关键字符的信息为有用信息，反之则为无用信息。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109598553A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 云图元睿（上海）科技有限公司 问卷智能拆合方法及系统
CN109727055A (zh) * 2018-06-01 2019-05-07 平安普惠企业管理有限公司 网络问卷调查方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109783721A (zh) * 2018-12-05 2019-05-21 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 一种智能问卷推送方法及系统
CN110070333A (zh) * 2019-03-19 2019-07-30 平安普惠企业管理有限公司 智能问卷调查方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111125186A (zh) * 2019-11-25 2020-05-08 中国科学院计算技术研究所 一种基于调查问卷的数据处理方法及系统
CN113674032A (zh) * 2021-08-30 2021-11-19 广州快决测信息科技有限公司 一种净推荐值问卷模型搭建系统和方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003044990A (ja) * 2001-07-27 2003-02-14 Sanyo Electric Co Ltd 旅行支援方法、旅行支援装置、および旅行支援システム
CN101017540A (zh) * 2007-01-24 2007-08-15 华为技术有限公司 智能问卷系统、问卷开发方法及装置
US20070239516A1 (en) * 2006-03-30 2007-10-11 Smith Nigel G Systems and methods for administering survey questionnaires
CN101256654A (zh) * 2007-02-28 2008-09-03 陈国飞 在线问卷调研系统自动邀请答卷和答卷跟踪的方法
CN103810150A (zh) * 2012-11-09 2014-05-21 中国银联股份有限公司 关系可嵌套的问卷自动生成方法和装置
CN104361506A (zh) * 2014-11-15 2015-02-18 任坤 一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统
KR20150118209A (ko) * 2014-04-11 2015-10-22 남서울대학교 산학협력단 고객만족도 설문 분석 방법 및 분석 시스템
CN105279587A (zh) * 2014-05-27 2016-01-27 刘中一 基于移动互联网智能应答及问卷调研测评分析转化系统
CN105824918A (zh) * 2016-03-16 2016-08-03 平安科技（深圳）有限公司 一种问卷生成方法及终端

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003044990A (ja) * 2001-07-27 2003-02-14 Sanyo Electric Co Ltd 旅行支援方法、旅行支援装置、および旅行支援システム
US20070239516A1 (en) * 2006-03-30 2007-10-11 Smith Nigel G Systems and methods for administering survey questionnaires
CN101017540A (zh) * 2007-01-24 2007-08-15 华为技术有限公司 智能问卷系统、问卷开发方法及装置
CN101256654A (zh) * 2007-02-28 2008-09-03 陈国飞 在线问卷调研系统自动邀请答卷和答卷跟踪的方法
CN103810150A (zh) * 2012-11-09 2014-05-21 中国银联股份有限公司 关系可嵌套的问卷自动生成方法和装置
KR20150118209A (ko) * 2014-04-11 2015-10-22 남서울대학교 산학협력단 고객만족도 설문 분석 방법 및 분석 시스템
CN105279587A (zh) * 2014-05-27 2016-01-27 刘中一 基于移动互联网智能应答及问卷调研测评分析转化系统
CN104361506A (zh) * 2014-11-15 2015-02-18 任坤 一种基于用户问答方式的智能推荐商品方法及系统
CN105824918A (zh) * 2016-03-16 2016-08-03 平安科技（深圳）有限公司 一种问卷生成方法及终端

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727055A (zh) * 2018-06-01 2019-05-07 平安普惠企业管理有限公司 网络问卷调查方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109598553A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 云图元睿（上海）科技有限公司 问卷智能拆合方法及系统
CN109783721A (zh) * 2018-12-05 2019-05-21 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 一种智能问卷推送方法及系统
CN110070333A (zh) * 2019-03-19 2019-07-30 平安普惠企业管理有限公司 智能问卷调查方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111125186A (zh) * 2019-11-25 2020-05-08 中国科学院计算技术研究所 一种基于调查问卷的数据处理方法及系统
CN111125186B (zh) * 2019-11-25 2023-06-13 中国科学院计算技术研究所 一种基于调查问卷的数据处理方法及系统
CN113674032A (zh) * 2021-08-30 2021-11-19 广州快决测信息科技有限公司 一种净推荐值问卷模型搭建系统和方法

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