调查分析报告是调查数据讲故事的最重要部分，因为它解决了以下问题：向我展示数据或结果。
如果您刚刚收集了调查数据并且您有点卡住了。你真的不知道如何继续。或者您想使用您的调查分析报告来制作一个引人入胜的数据故事，但您不知道从哪里开始。或者，您对接下来的步骤感到困惑？不要；继续阅读。
有大量的调查分析报告示例可以指导您讲述数据故事。此外，您将访问由数千名数据可视化专家组成的社区共享和使用的其他技巧。这些技巧确实有效，稍后您将建立。因此，无论您是刚刚进行了第一次调查，还是您是一位经验丰富的数据可视化专家，我们都希望您通过了解 ChartExpo 数据可视化库获得难以置信的价值。
在本博客中，您将学习：
- 什么是调查分析报告？
- 调查分析报告示例
- 为什么要进行调查？
- 分析调查结果的简单步骤
- 调查分析报告的最佳实践
- 如何将调查数据从 Google 表单导入到 Google 电子表格？
- 进行调查分析报告的推荐工具
- 查看调查分析报告示例
什么是调查分析报告？
调查分析报告提供了数据传达的更大图景。所以它只是一个向观众传达故事的报告。您确实需要特别注意调查分析报告，因为它可以决定整个练习的成败。
想象一下，你是一位老师，想知道为什么科学成绩与其他科目相比糟糕透顶。更重要的是，您需要资金来组织夏令营，以帮助学生克服对科学的不良态度。
因此，您与其他老师合作并组织了一个试点夏令营。您还可以安排关于学生对科学的感受的前后调查。
毕竟，您现在处于调查分析报告阶段。想象一下，到目前为止所做的所有努力都白费了，因为您无法开发出令人信服的数据故事来说服学校管理员资助这项崇高的活动。
记住没有相关可视化的数据无法传达洞察力。您需要找到将调查数据具体化为与您的故事相辅相成的见解的最佳方法。
如果报告没有精心组织成带有视觉图像以提高清晰度的故事，那么它就不会令人信服。
调查分析报告示例：
让我们重温一下老师和科学的例子。
调查数据故事示例
我们科学系的一群人正在集思广益，以解决即将到来的四年级学生的持续问题。似乎当孩子们上第一堂科学课时，他们带着一种态度，认为这会很困难，而且他们不会喜欢它。
在学年开始时需要很长时间才能超越这一点。
所以我们想，如果我们试着让孩子们早点接触科学呢？
我们可以影响他们的看法吗？
去年夏天，我们试行了一个旨在做到这一点的学习计划。我们邀请了小学生，最终得到了一大群二年级和三年级的学生。
我们的目标是让他们更早地接触科学，以期形成积极的看法。为了测试我们是否成功，我们在项目之前和之后对学生进行了调查。
我们发现，进入该项目后，最重要的部分学生 40% 对科学感觉“还行”。相比之下，在课程结束后，其中大部分转变为积极的看法——近 70% 的学生表达了对科学的某种程度的兴趣。
我们认为这证明了该计划的成功，我们应该继续提供它并扩大我们的影响范围。
建议：暑期学习试点项目成功地提高了学生对科学的认识。由于这一成功，我们建议继续提供它。
请批准我们对该计划的预算。
请注意，我们的示例缺少一个图表来补充我们的故事。但我们将在本博客后面展示一些调查图表示例。
有时，数据和文本就足够了。但是，请继续阅读以了解如何可视化您的数据以获得最佳的深入见解。
既然您已经了解了调查分析报告（包括实际示例），那么让我们跳到为什么您应该实际执行调查分析报告。
为什么要进行调查？
一项调查只是收集客户声音 (VOC) 数据，以在业务环境中个性化营销。因此，如果您从事营销工作，并且想敲击让人们跳舞的和弦，那么调查就是您的答案。
如果您不进行调查以深入了解口味和偏好的变化，那么您所做的就是盲目射箭。竞争真的很激烈。此外，每个营销人员或品牌都在争夺注意力。
你如何将自己与他人区分开来？
是的，通过调查了解市场想要什么。或者是什么让他们夜不能寐。或者他们想抓挠的痒。
从观众那里收集数据只是旅程的一半。另一半——调查分析报告——是最令人生畏和复杂的。因此，您需要全力以赴，以确保收集到的见解与您的叙述相得益彰。
那么为什么选择调查而不是其他数据收集策略呢？
-
成本原因
调查相对便宜。
在线调查和移动调查的每位受访者成本最低。即使向受访者提供奖励，每次回复的成本通常也远低于管理纸质调查或电话调查的成本。
此外，潜在响应的数量可能有数千个。
-
覆盖面更广
调查在描述大量人口的特征方面非常有价值。此外，没有其他研究方法可以提供这种广泛的能力。
-
比大多数灵活
调查可以使用更广泛的模式进行管理，即：
- 在线调查
- 电子邮件调查
- 社交媒体调查
- 纸质调查
- 移动调查
- 电话调查
- 面对面访谈调查
对于偏远或难以接触到的受访者，可能需要使用混合模式的调查研究。
例如，您可以管理在线调查和纸质调查，以收集回复并编制调查结果，以供分析。
-
非常可靠
调查的匿名性使受访者能够以更坦率和有效的答案进行回答。
为了获得最准确的数据，您需要受访者的回答尽可能开诚布公。与其他方法相比，匿名进行的调查为获得更真实和明确的答复提供了途径。
尤其是如果明确说明答案将完全保密。
既然您知道了改变游戏规则的调查数据是如何改变游戏规则的，那么让我们跳入您需要使用的工具，以便在整个练习中发挥最佳效果。
为什么？
如果您没有工具和策略来分析数据，那么数据对您毫无用处。
分析调查结果的简单步骤
在分析您的调查结果之前，您需要仔细阅读本节，以提醒自己容易忽略但直截了当的问题。
继续阅读。
1. 了解测量级别。
这些级别决定了您应该如何使用要测量的调查问题。而且，最重要的是，应该执行的统计分析。四个测量级别是：
- 标称秤
- 序数尺度
- 区间尺度
- 比例尺。
（一个）。标称规模
名义尺度对没有任何定量值的数据进行分类，类似于标签。名义规模的一个示例是“从下面的列表中选择您的手机品牌”。
由于缺乏数值意义，您只能从这种类型的尺度分析众数。您可以跟踪有多少受访者选择了每个选项以及选择最多的选项。
(b)。序数尺度
序数刻度用于描述值的顺序。对于这个量表，有一个定量值，因为一个等级高于另一个等级。
顺序量表的一个示例是“对您的每月需求进行排名”。某些需求（例如医疗保健）的排名可能高于其他需求（例如娱乐）。
您可以从这种类型的尺度分析众数和中位数。
（C）。区间尺度
区间尺度描述了值之间的顺序和差异。这些尺度具有定量价值，因为数据间隔沿尺度保持相等。然而，这个量表缺乏真正的零点。
这意味着参与者必须记录下某个范围内的答案。
区间量表的一个例子是智商测试。智商 90 和 100 之间的差异与 100 和 110 相同。此外，智商测试不可能得分为零，因为最低分数是 40。
您可以从这种类型的尺度分析众数、中位数和均值。
(d)。比例尺
比率标度也描述了值之间的顺序和差异。但与区间尺度不同，它们有一个真正的零点。使用比率尺度，有定量的价值，因为没有属性仍然可以提供信息。
例如，比率量表可以是“选择您在网上购物的平均金额”。75-100 美元等选项的排名高于 50-75 美元。间隔之间的差异保持不变。
但是，有一个真正的零点，因为有人可能会在网上购物上花费 0 美元。即使此人的回答为零，该回答仍然可以深入了解您的目标受众。
2. 选择您的研究问题。
一旦你了解了调查问题的分析方式，你应该突出你试图解决的总体研究问题。
假设它是“受访者如何评价我们的品牌？”
然后，查看回答该研究问题的调查问题，例如“您向他人推荐我们品牌的可能性有多大？” 细分您的调查问题以隔离与您的目标相关的数据。
3.首先分析定量数据。
定量数据很宝贵，因为它使用统计数据来得出见解。
虽然定性数据可以为某个主题带来更多有趣的见解，但它是主观的，因此更难分析。另一方面，定量数据来自封闭式问题，可以转换为数值。
一旦数据被量化，比较结果和识别调查数据中的趋势就会容易得多。
因此，在进行调查分析时，最好从定量数据开始。这是因为定量数据可以帮助您更好地了解定性数据。例如，如果 60% 的受访者表示他们对您的产品不满意，请将注意力集中在有关用户体验的负面评论上。
这可以帮助您识别客户旅程中的障碍并纠正导致更高流失率的痛点。
4. 了解统计意义。
并非所有数据都像您希望的那样可靠。因此，必须确保您的受访者准确代表您的目标受众。
想象一下，您的数据表明 33% 的受访者可能会向其他人推荐您的品牌。其中 75% 的人已经超过 40 岁，而你的目标受众是 18 到 29 岁。此类数据不会对您的业务具有统计意义。
这是因为参加您的调查的人并不代表您的理想受众。
5.考虑因果关系
调查分析的另一个关键方面是您的见解的准确性。
考虑显示波士顿冰淇淋销售与汽车盗窃之间相关性的调查数据。一个多月来，随着冰淇淋销量的增加，汽车被盗的报道也增加了。虽然这些数据可能表明这些变量之间存在联系，但可能没有关系。
仅仅因为两者相关并不意味着一个导致另一个。在这种情况下，总会有第三个变量——自变量——影响两个因变量。
在上述情况下，它是温度。
随着气温升高，越来越多的人购买冰淇淋。此外，越来越多的人离开家外出，这导致更多的犯罪机会。
您真的不想从调查数据中得出不准确的见解。因此，了解上下文可能会区分失败和成功的调查。
在结束之前分析故事的各个方面。
既然您已经收集并分析了所有数据，下一步就是与您的目标受众共享它：同事、客户和其他利益相关者。
好吧，演示文稿对于帮助他人理解您试图解释的见解至关重要。
以下部分将解释如何展示您的调查结果并与组织的其他成员共享重要的客户数据。
请记住，仅学习如何分析调查结果并不足以让您重新投入战斗。您还需要掌握最佳实践，以便为整个过程创造强大的可信度。
调查分析报告的最佳实践（包括示例）
无论您使用哪种可视化类型来讲述调查数据，您的结果都取决于调查本身的强度。
我们汇总了一些最佳技巧和做法，以确保您的调查数据达到使您的故事引人入胜所需的可信度。因此，请在下面查看它们：
i-考虑问题结构
某些问题结构可能对您的调查弊大于利。
例如，调查问题越长，回答越不准确。因此，必须考虑如何排列问题。此外，您可能希望将最紧迫的项目放在列表顶部以获取最准确的响应。
开放式问题邀请受访者无限制地分享他们的想法和感受。此外，这使得他们的时间和反馈很有价值。因此，将其放在列表的顶部更像是一个热情的邀请，它将贯穿调查的其余部分。
此外，旨在改变问题的类型，以使参与者在整个调查过程中保持参与。
ii-始终考虑时间和地点
当您通过调查接近目标受访者时，请考虑时机。此外，调查参与应始终方便吸引更多受访者。您不想在不适合他们的时间询问人们的反馈。
此外，调查的地点或位置应方便并提高参与率。
iii-挑战你的假设
我们通常会假设某些事情，尤其是在商业环境中。例如，很容易将较低的客户分数归因于缺乏足够的支持人员。实际上，问题可能比这更复杂。
所以不要相信你的假设。相反，直接在您的调查中测试它们。
iv-准备向受访者报告结果
人们参与调查的主要原因之一是表达他们的反馈并感觉他们是解决方案的一部分。
因此，在调查活动的高潮时，将调查结果传达给感兴趣的受访者。您有道德义务这样做。
但令人惊讶的是，这在过程中经常被忽视。这种微妙的姿态不仅可以鼓励更多地参与未来的调查，而且还可以增加范围和准确性。
v-对受访者有什么好处？
它可能看起来不像。但是您向受访者提出了很多要求，尤其是他们可能认为是私密的信息。此外，如今时间正日益成为一种稀缺商品。
这让潜在的参与者觉得应该有一些东西来换取他们宝贵的时间。通过以某种方式激励参与者，您将收到更多的回复。收集到的见解将更加可信和准确。
激励措施可能是：
- 硬现金
- 现金返还
- 积分和礼品卡
- 加密代币
- 免费商品或服务
vi-保持简短
经验法则：始终保持您的调查简短而简单。所以不要用太多的问题使一项研究超负荷。相反，专注于提出具体和直接的问题。这将吸引更高的参与度。
较短的调查享有更高的回答准确性。
现在您已经掌握了最佳实践，让我们前往博文的内容丰富的部分：用于可视化调查数据的工具和图表。让我们从图表模板开始：
经验丰富的数据可视化专家推荐的用于可视化数据的最推荐图表包括：
-
李克特量表
李克特量表也称为双极量表，这意味着它由两个相反的极点组成。您可以使用此图表来衡量对某一主题的感受、意见和态度的强度。
李克特量表图表显示了受访者对特定陈述的同意或不同意程度。该量表假设感觉的强度和强度是线性的。更重要的是，它从完全不同意变成了完全同意。
李克特量表中的问题范围从一般主题到更具体的主题。此外，此图表简单明了，因此您一眼就能轻松获得洞察力。
李克特量表是可视化调查数据中最常用的图表之一。查看下面第二个最常用的可视化图表。
-
NPS 图表
NPS图表从文本信息中给出了用户意见的完整画面。胡须框代表分数。
您可以部署此图表以满怀信心地可视化您的调查数据。此外，该图表易于阅读和理解。因此，当您将其整合到数据故事中时，您的受众最终不会感到困惑。
还有许多其他图表专门用于调查数据。您将在本博客的下一部分中了解它们。
如何将调查数据从 Google 表单导入到 Google 电子表格？
将数据从 Google 表单导入到 Google 表格时，您可能会遇到技术问题。
但是你怎么能克服这个呢？请按照以下突出显示的步骤操作：
- 在 Google 表单中打开一个表单。
- 在左上角的Responses下，单击Summary。
- 在右上角，单击更多，然后选择响应目标。
- 选择一个选项：
- 创建新电子表格：为 Google 表格中的回复创建电子表格。
- 选择现有电子表格：从 Google 表格中的现有电子表格中进行选择以存储回复。
- 单击创建或选择，如下图所示。
现在，让我们深入研究博客的内容：调查数据可视化的推荐工具。
进行调查分析报告的推荐工具
最常用的可视化工具之一是 Google 表格。这是因为它价格实惠且具有用户友好的界面 (UI)。
但是，在分析您的调查结果时，此工具更像是一种责任而非资产。这就是为什么？
- 电子表格应用程序没有挤满现成的图表模板来可视化调查数据。因此，您必须具备高级电子表格技能才能进行一些高级调整，例如自定义颜色。
- 您在 Google 表格中找不到李克特量表、NPS、调查模板。所以你必须下载一些脚本，这些脚本需要编程技能或者需要安装一些插件
- Google 表格生成的图表不够直观，无法补充您的数据故事。
那么针对 Google Sheets 在可视化调查数据方面的不足，有什么解决方案呢？
解决方案在于使用第三方工具增强您的电子表格应用程序（Google 表格）。ChartExpo 是数千名数据可视化专家可视化调查数据的最值得信赖的工具之一。
顾名思义，此工具可为您的故事创建直观且易于理解的图表。
什么是 ChartExpo？
ChartExpo 是 Google 表格的附加组件。该工具将上述电子表格应用程序转换为可视化巨头。
由于其非常友好的用户界面 (UI)，强烈推荐使用此图表。此外，它还带有一个包含 80 多个图表的广泛库，包括：
- 李克特
- 核动力源
- NPS 详细信息等
ChartExpo 的省钱优势
- ChartExpo 有一个内置库，其中包含50 多个智能且易于自定义的图表，以节省您的金钱和时间，并提供 360 度数据视图。
- ChartExpo 是云托管的，这使得它非常轻便。您可以 100% 保证您的计算机不会变慢。
- 您可以以 JPEG 和 PNG（世界上最常用的图像共享格式）导出富有洞察力、易于阅读且直观的图表。
- Google 表格的 ChartExpo 插件提供 7 天免费试用。因此，如果您在一周内对该工具不满意，您可以尽快选择退出，就像注册试用一样。
ChartExpo 附加组件在试用期结束后每月仅需 10 美元。
如何开始使用 Google 表格的 ChartExpo 插件？
要访问Likert 或 Net Promoter Score (NPS)，您需要安装 ChartExpo，一个云托管的附加组件。请记住，您不会在设备上安装任何东西。
您将 在 Google 表格上安装云托管插件。
有两种方法可以为 Google 表格安装 ChartExpo 插件。
第一种方法是访问 Google Workspace Marketplace 并在搜索栏中输入“ChartExpo”。
单击 ChartExpo 工具，然后按结果页面上的蓝色安装栏。
这将开始安装过程。您可能必须登录到您的 Google 帐户并接受插件的权限。完成后，插件将安装并准备好在您下次打开 Google 表格时使用。
或者，您可以直接从 Google 表格应用程序下载 ChartExpo。要开始使用，请单击顶部工具栏中的扩展。
在出现的小菜单中，按获取附加组件的选项。
在栏中搜索 ChartExpo 并在 ChartExpo 工具出现在结果中时单击它。
按蓝色的安装按钮。同样，您必须接受一些权限，并且您可能必须确认您的 Google 帐户。
- 现在打开您的 Google 表格应用程序。
- 打开工作表并单击“扩展”菜单。
- 您将在下拉菜单中看到“ChartExpo – 最佳数据可视化工具”选项。
- 一旦你选择打开它，在你的屏幕上，你会在你的谷歌表格上找到这个部分。
- 现在单击创建新图表，您将看到不同图表的列表。寻找李克特量表并单击它。
查看调查分析报告示例
1.李克特量表图
想象一下，您经营一家经营电子产品的企业。您想了解吸引目标受众的产品优势方面。
您想定制您的销售信息以符合客户的需求。因此，您管理一个包含几个问题和相应评级的调查。
下表代表抽样调查答复。
| 问题 | 评分 | 数数 |
| 总的来说，我认为该产品是一次不错的购买吗？ | 1 | 178 |
| 总的来说，我认为该产品是一次不错的购买吗？ | 2 | 76 |
| 总的来说，我认为该产品是一次不错的购买吗？ | 3 | 66 |
| 总的来说，我认为该产品是一次不错的购买吗？ | 4 | 35 |
| 总的来说，我认为该产品是一次不错的购买吗？ | 5 | 157 |
| 该产品做它声称的。 | 1 | 75 |
| 该产品做它声称的。 | 2 | 24 |
| 该产品做它声称的。 | 3 | 89 |
| 该产品做它声称的。 | 4 | 377 |
| 该产品做它声称的。 | 5 | 348 |
| 该产品价格实惠。 | 1 | 240 |
| 该产品价格实惠。 | 2 | 26 |
| 该产品价格实惠。 | 3 | 144 |
| 该产品价格实惠。 | 4 | 152 |
| 该产品价格实惠。 | 5 | 281 |
| 该产品易于使用。 | 1 | 254 |
| 该产品易于使用。 | 2 | 164 |
| 该产品易于使用。 | 3 | 283 |
| 该产品易于使用。 | 4 | 26 |
| 该产品易于使用。 | 5 | 105 |
让我们可视化上面的调查数据。Likert 是在这种情况下使用的相关图表。
- 因此，让我们通过单击 Extensions > ChartExpo > Open 来启动 ChartExpo， 如上所示。
- 您将从列表中看到 李克特量表图表。
- 选择 工作表名称。
- 单击 添加新指标 ，然后选择具有数值 (Count) 的列。
- 单击 添加新维度 ，然后选择带有 问题的列。然后单击 Add new dimension 并选择带有 Rating的列。
- 单击创建图表按钮，使用 Likert 可视化您的调查数据
-
见解
注意：红色代表批评者（负面评论），绿色代表推荐者（正面评论）。
查看以下调查问题的评分：
- 该产品的总体评价是 3.2 分，满分 5 分
- 该产品易于使用 – 2.5/5
- 该产品价格实惠 – 3.2/5
- 该产品是它声称的 – 4/5
- 我认为该产品是一次不错的购买- 2.8/5
- 该产品在兑现对客户的承诺方面得分很高（该产品就是它所声称的 – 4/5）
- 易用性评级是调查中最低的。这意味着需要对产品的使用设计进行更多调查
- 提高易用性也会提高产品是否值得购买的评分 (2.8/5)
恭喜您已承诺将迄今为止学到的技巧付诸实践。让我们跳到下一个适合可视化调查数据的图表。
2. CSAT分数调查表（NPS Detail Chart）
假设您经营一家电子商务商店，并且您想了解现有客户的客户满意度。假设您委托进行了一项在线调查来收集他们的意见。
下表为抽样调查数据。让我们将这些数据用于实际演示目的。
| 问题 | 评分 | 数数 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 0 | 2207 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 1 | 3223 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 2 | 3874 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 3 | 2947 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 4 | 2638 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 5 | 2222 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 6 | 2779 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 7 | 3419 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 8 | 4683 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 9 | 5621 |
| 您会推荐我们的电子商务商店吗？ | 10 | 5410 |
让我们启动 ChartExpo 并将其释放到我们的调查数据上， 如下图所示。请记住，执行上述操作的步骤类似于李克特的步骤。
可视化数据后，生成的图表应如下图所示。
见解
- 总体而言，批评者（负面评论）占评论的 51%，而推荐者（正面评论）仅占 28%
- 调查的总分是-23。这意味着整体表现与理想分数相差 123 分。
- 提高分数的最快方法是想方设法将守门员（灰色区域）推到发起人一侧以提高整体分数
这有多容易？
NPS 图表非常 简单且易于 使用来获得洞察力。 它变得更好。还有一张图表，它的 设计也很简约，外观也很简单。
让我们潜入，不要浪费时间。
3. NPS 图表
想象一下，您想知道您的客户如何评价您业务的各个方面，即：
- 产品
- 服务
- 送货
- 客户服务
- 包装
上述问题构成了您的销售漏斗的核心。这意味着您确实想要纠正可能影响他们的问题，以创建无缝的用户旅程。让我们使用下面的数据作为我们的示例练习。
我们将使用 NPS 来可视化调查数据。
您必须知道该图表的评级应视为：
负数 = 0 到 6
中性 = 7 到 8
正 = 9 到 10
| 话题 | 评分 | 数数 |
| 产品 | 0 | 50 |
| 产品 | 1 | 50 |
| 产品 | 2 | 450 |
| 产品 | 3 | 90 |
| 产品 | 4 | 450 |
| 产品 | 5 | 650 |
| 产品 | 6 | 950 |
| 产品 | 7 | 1050 |
| 产品 | 8 | 350 |
| 产品 | 9 | 1750 |
| 产品 | 10 | 1650 |
| 服务 | 0 | 250 |
| 服务 | 1 | 55 |
| 服务 | 2 | 50 |
| 服务 | 3 | 90 |
| 服务 | 4 | 450 |
| 服务 | 5 | 650 |
| 服务 | 6 | 950 |
| 服务 | 7 | 1050 |
| 服务 | 8 | 350 |
| 服务 | 9 | 75 |
| 服务 | 10 | 550 |
| 送货 | 0 | 250 |
| 送货 | 1 | 550 |
| 送货 | 2 | 40 |
| 送货 | 3 | 950 |
| 送货 | 4 | 540 |
| 送货 | 5 | 650 |
| 送货 | 6 | 950 |
| 送货 | 7 | 100 |
| 送货 | 8 | 350 |
| 送货 | 9 | 1750 |
| 送货 | 10 | 550 |
| 客户关怀 | 0 | 1250 |
| 客户关怀 | 1 | 550 |
| 客户关怀 | 2 | 450 |
| 客户关怀 | 3 | 950 |
| 客户关怀 | 4 | 450 |
| 客户关怀 | 5 | 1650 |
| 客户关怀 | 6 | 950 |
| 客户关怀 | 7 | 1050 |
| 客户关怀 | 8 | 350 |
| 客户关怀 | 9 | 1750 |
| 客户关怀 | 10 | 2550 |
| 包装 | 0 | 1250 |
| 包装 | 1 | 550 |
| 包装 | 2 | 450 |
| 包装 | 3 | 950 |
| 包装 | 4 | 450 |
| 包装 | 5 | 650 |
| 包装 | 6 | 950 |
| 包装 | 7 | 1050 |
| 包装 | 8 | 350 |
| 包装 | 9 | 1750 |
| 包装 | 10 | 2550 |
使用 Google 表格的 ChartExpo 插件可视化我们的调查数据的步骤保持不变，如下面的屏幕截图所示。
查看我们生成的图表：分数条形图。
见解
- 客户服务（29%）和包装（28%）是客户最关心的问题。
- 服务和交付是谈论最少的问题
- 只有产品有正面分数（9），尽管它被适度谈论。这意味着距离理想分数还有 91 分。
注：分数不以百分比表示。
- 客户服务是最受关注的问题（29% 的参与率），其负面评分为 16（这意味着距离达到最佳分数还有 116 分）
- 尽管服务吸引了 11% 的参与率，但距离达到理想分数还有 141 分。
- 交付问题得到-25分。最有可能的是，它受到延误的困扰，因为它距离达到理想分数还有 125 分。
注意：准确衡量您的表现的实用方法是使用行业标准进行基准测试。一些行业的评论评分通常很差，或者有些行业的评分很好。
包起来：
创建调查分析报告示例不必费时费力。这是因为它是调查数据讲故事的关键组成部分。
使用 ChartExpo，您的调查将永远不会成为问题。此外，您可以坐下来放松并制作引人入胜的数据故事，而无需担心图表。
ChartExpo 生成精美且易于阅读的图表，无缝地补充您的故事。这款价格实惠的工具可帮助您使用其简约的图表制作引人入胜的调查数据故事。