# TradingAgents-CN 用户调查问卷

## 📋 文件说明

本目录包含 TradingAgents-CN 项目的用户调查问卷相关文件：

### 1. USER_SURVEY_2025.md
**完整版问卷**（Markdown 格式）
- 适用于：GitHub Issue、邮件、文档分享
- 包含 23 个问题，分为 6 个部分
- 可直接复制粘贴使用

### 2. ONLINE_SURVEY_TEMPLATE.json
**在线问卷模板**（JSON 格式）
- 适用于：问卷星、腾讯问卷、Google Forms 等平台
- 结构化数据，便于导入
- 包含问题类型、选项、逻辑跳转等配置

### 3. SURVEY_ANALYSIS_GUIDE.md
**问卷分析指南**
- 数据分析维度和方法
- 关键指标 (KPI) 定义
- 数据可视化建议
- 报告撰写模板

### 4. README.md
**本文件**
- 问卷使用说明
- 发布渠道建议
- 数据收集方法

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## 🚀 快速开始

### 方法 1：使用在线问卷平台（推荐）

#### 问卷星
1. 登录 [问卷星](https://www.wjx.cn/)
2. 创建新问卷
3. 参考 `ONLINE_SURVEY_TEMPLATE.json` 手动创建问题
4. 或使用问卷星的导入功能（如果支持）
5. 发布问卷，获取链接

#### 腾讯问卷
1. 登录 [腾讯问卷](https://wj.qq.com/)
2. 创建新问卷
3. 参考 `ONLINE_SURVEY_TEMPLATE.json` 创建问题
4. 设置逻辑跳转（如第 15 题不满意时显示原因）
5. 发布问卷，获取链接

#### Google Forms
1. 登录 [Google Forms](https://forms.google.com/)
2. 创建新表单
3. 参考 `ONLINE_SURVEY_TEMPLATE.json` 创建问题
4. 设置必填项和条件逻辑
5. 发布表单，获取链接

### 方法 2：使用 GitHub Issue

1. 在项目仓库创建 Issue 模板
2. 复制 `USER_SURVEY_2025.md` 内容
3. 用户通过 Issue 提交问卷
4. 手动整理数据

### 方法 3：使用邮件

1. 复制 `USER_SURVEY_2025.md` 内容
2. 发送给用户邮箱
3. 用户回复邮件提交问卷
4. 手动整理数据

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## 📢 发布渠道建议

### 1. GitHub 仓库

#### README.md 横幅
```markdown
## 📊 用户调查

我们正在进行用户调查，了解您的需求和建议！

👉 [点击参与调查](问卷链接) （预计 5-8 分钟）

参与福利：
- 优先体验新功能
- 随机抽取 10 名用户赠送大模型 API 额度
```

#### Issue 公告
创建一个置顶 Issue：
```markdown
标题：📊 TradingAgents-CN 用户调查 - 您的意见很重要！

内容：
感谢您使用 TradingAgents-CN！为了更好地了解用户需求，优化产品功能，
我们诚邀您参与本次调查。

👉 [点击参与调查](问卷链接)

您的反馈将帮助我们：
- 优化现有功能
- 开发最需要的新功能
- 改进用户体验

参与福利：
- 所有参与者将获得项目最新功能的优先体验资格
- 随机抽取 10 名用户赠送大模型 API 额度（价值 100 元）
- 深度访谈用户将获得定制化功能开发优先权
```

### 2. 技术社区

#### 知乎
发布文章：
```
标题：TradingAgents-CN 用户调查 - 一起打造更好的 AI 股票分析工具

正文：
介绍项目 → 说明调查目的 → 邀请参与 → 福利说明
```

#### CSDN / 掘金
发布博客：
```
标题：开源项目 TradingAgents-CN 用户调查，邀您参与

正文：
项目介绍 → 调查背景 → 问卷链接 → 参与福利
```

### 3. 社交媒体

#### 微信公众号
```
标题：📊 用户调查 | 您的意见决定 TradingAgents-CN 的未来

内容：
- 项目简介
- 调查目的
- 问卷链接（二维码）
- 参与福利
```

#### 微博
```
#TradingAgents# #AI股票分析# 

我们正在进行用户调查，了解大家的需求和建议！
参与调查即有机会获得大模型 API 额度 🎁

👉 问卷链接：[链接]
⏰ 预计用时：5-8 分钟

您的反馈将帮助我们打造更好的 AI 股票分析工具！
```

#### Twitter
```
📊 User Survey for TradingAgents-CN

We're conducting a user survey to understand your needs better!

👉 Survey: [link]
⏰ Time: 5-8 minutes
🎁 Rewards: API credits & early access

Your feedback matters! #AI #Trading #OpenSource
```

### 4. 用户群组

#### 微信群
```
📢 重要通知

各位群友好！为了更好地了解大家的需求，我们发起了一次用户调查。

👉 问卷链接：[链接]
⏰ 预计用时：5-8 分钟

参与福利：
✅ 优先体验新功能
✅ 随机抽取 10 名用户赠送 API 额度
✅ 深度访谈用户获得定制开发优先权

您的每一条建议都很重要！感谢支持 🙏
```

#### QQ 群
```
【用户调查】

大家好！我们正在进行用户调查，希望了解大家的使用体验和需求。

问卷链接：[链接]
用时：5-8 分钟

参与即有机会获得：
🎁 大模型 API 额度
🎁 新功能优先体验权
🎁 定制开发优先权

期待您的参与！
```

### 5. 项目文档

在文档首页添加横幅：
```markdown
> 📊 **用户调查进行中**
> 
> 我们正在收集用户反馈，优化产品功能。[点击参与调查](问卷链接)（5-8 分钟）
> 
> 参与即有机会获得大模型 API 额度和新功能优先体验权！
```

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## 📊 数据收集建议

### 1. 目标样本量

- **最小样本量**：50 份（基础分析）
- **理想样本量**：200 份（深度分析）
- **优质样本量**：500+ 份（全面分析）

### 2. 收集周期

- **第一周**：集中推广，快速收集
- **第二周**：持续推广，补充样本
- **第三周**：定向邀请，提高质量
- **第四周**：收尾阶段，数据清洗

### 3. 质量控制

#### 有效问卷标准
- 完成度 ≥ 80%（至少回答 18 个问题）
- 答题时间 ≥ 2 分钟（排除随意填写）
- 逻辑一致性检查（交叉验证）

#### 无效问卷识别
- 全选同一选项
- 答题时间过短（< 1 分钟）
- 开放题答非所问或乱填

### 4. 激励机制

#### 即时激励
- 完成问卷后显示抽奖结果
- 提供项目最新进展报告
- 赠送使用技巧文档

#### 延迟激励
- 抽取幸运用户赠送 API 额度
- 邀请深度访谈（额外奖励）
- 优先体验新功能

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## 📈 数据分析流程

### 1. 数据导出

从问卷平台导出数据：
- Excel 格式（.xlsx）
- CSV 格式（.csv）
- JSON 格式（.json）

### 2. 数据清洗

```python
# 示例：Python 数据清洗脚本
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('survey_data.xlsx')

# 删除无效问卷
df = df[df['完成度'] >= 0.8]
df = df[df['答题时间'] >= 120]  # 至少 2 分钟

# 处理缺失值
df = df.fillna('未填写')

# 保存清洗后的数据
df.to_excel('survey_data_cleaned.xlsx', index=False)
```

### 3. 数据分析

参考 `SURVEY_ANALYSIS_GUIDE.md` 进行：
- 描述性统计
- 交叉分析
- 相关性分析
- 聚类分析

### 4. 报告撰写

使用 `SURVEY_ANALYSIS_GUIDE.md` 中的报告模板：
- 执行摘要
- 用户画像
- 使用情况分析
- 功能需求分析
- 满意度分析
- 商业化分析
- 行动计划

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## 🎯 后续行动

### 1. 结果公布

在以下渠道公布调查结果：
- GitHub Issue（调查结果报告）
- 项目文档（用户画像更新）
- 技术社区（分析文章）
- 社交媒体（关键发现）

### 2. 功能规划

根据调查结果：
- 更新产品路线图
- 调整功能优先级
- 制定开发计划

### 3. 用户反馈

- 感谢所有参与者
- 公布抽奖结果
- 兑现承诺的福利

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## 📞 联系方式

如有问题或建议，请联系：
- **GitHub**: https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN
- **Email**: [项目邮箱]
- **微信群**: [二维码]

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## 📝 版本历史

- **v1.0** (2025-01-20): 初始版本
  - 创建完整问卷
  - 创建在线模板
  - 创建分析指南

