Ответ
Плюсы:
- Быстрый сбор данных без сложной аналитики
- Позволяет выявить субъективные факторы (например, качество обслуживания)
- Низкая стоимость внедрения
Минусы:
- Риск предвзятости (продавцы могут завышать/занижать показатели)
- Неточность из-за человеческого фактора (забыли внести, ошибки в оценке)
- Сложность масштабирования (ручной сбор на больших объемах)
Пример кода для агрегации таких данных:
import pandas as pd
# Загрузка данных опроса
survey_data = pd.read_csv('seller_survey.csv')
# Расчет среднего балла по магазинам
avg_score = survey_data.groupby('store_id')['sale_score'].mean()Рекомендация: комбинировать с объективными метриками (чеки, возвраты) для валидации.