Alexander Dobronte

Gagnez du temps avec le taguage automatique

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Le taguage automatique est un processus d’application de tags à des réponses ouvertes en temps quasi réel, basé sur des mots-clés. Nous savons tous que les réponses ouvertes contiennent des éléments très précieux qui conduisent à la compréhension. Le marquage manuel peut être lent, en particulier pour les gros volumes. Le taguage automatique peut faire le travail difficile pour vous, de sorte que vous pouvez passer du temps à transformer ces informations en actions !
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Nouveau: Logique d’affichage de question

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Masquez de manière conditionnelle des questions, des sous-questions et des choix de réponse.

Vous pouvez utiliser la logique d’affichage pour créer des enquêtes personnalisées pour chaque répondant. Quand une question ou un choix de réponse spécifique ne concernce que certains répondants, vous pouvez le cacher conditionnellement, dépendant des réponses précédentes ou des métadonnées. Grâce à la logique d’affichage, vous pouvez créer des enquêtes qui s’adaptent de manière dynamique aux réponses et aux champs personnalisés de vos répondants.

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Introducing the CheckMarket Scripting Language (CSL)

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What is it?

We are introducing a powerful scripting language to enhance your surveys and reports called the CheckMarket Scripting Language or CSL for short.

At its most basic level, it is easy to use. You can use it to place variables in your surveys and reports by selecting them from a drop-down.

At its most advanced, our scripting language gives you tremendous freedom to use complex logic to make calculations, show or hide certain blocks of texts or images and much more. So put on your computational thinking cap and let’s dig in…

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How to Discover Hidden Gems in Your Data Using Factor & Cluster Analysis

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You know that feeling when you already looked at your data from all angles? You separated it based on gender, age, socioeconomic status and even location, but you still think there is more to discover? Factor and cluster analysis help you discover patterns in your dataset that go beyond simply splitting it up according to demographics, and in this blogpost we will explain how to best use both of them.

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