用户调研数据分析：Tokeny 实操案例
分析 12 份合成问卷，统计满意度和功能偏好分布，按角色做交叉分析，用离线 HTML 展示图表并写结论。
作者：Tokeny 团队 · Windows · Tokeny 1.7.8 · gpt-6-sol
准备这次任务的输入
在 Tokeny 中新建工作空间，将下载的样例解压到工作空间，选择支持工具调用的模型。本例使用合成演示数据或文中列出的公开资料。
- survey.csv
把任务交给 Tokeny
分析 12 份合成问卷，统计满意度和功能偏好分布，按角色做交叉分析，用离线 HTML 展示图表并写结论。 交付文件：survey.html、analysis.csv。 验收要点： - 样本量 12 - 均值 3.75 - 明确小样本不能代表总体 这是使用合成演示输入或指定公开资料的真实操作案例。请先读取工作空间输入，再实际生成文件并自检。所有写入、脚本与临时服务限于当前工作空间；临时服务只监听 127.0.0.1，执行后关闭；不触达外部收件人、不发布、不付款、不更改系统设置，不调用子智能体。需要公开资料时可读取给定 URL。只启用完成任务必需的工具。另写 report.md（中文）和 report.en.md（英文），每份 400–800 字，包含输入、处理步骤、真实结果、检查方式和局限；失败或未验证部分如实记录，不能宣称成功。最终回复用中文列出产物、关键结果与待核实项。
本次使用独立演示工作空间。复现时，请根据自己的文件与权限设置检查操作，确认后继续。
实际执行过程
任务从 Tokeny 输入框提交，由在线模型读取资料并调用工具实际执行。本例核对本地演示任务与实际生成的文件，结果和检查方法见下文。
产物、结果与复核
输入
读取 survey.csv。文件包含 12 条合成问卷记录，字段为编号、角色、满意度（1–5）、偏好功能和每周使用时长。有效样本量核对为 12，角色包括运营、开发、教师，各 4 人。该数据是合成演示输入，不是现实世界抽样调查。
处理步骤
使用本地 Python 脚本读取 CSV，并将满意度与每周时长转换为数值。随后计算总体样本量、满意度算术均值、1–5 分的频数和占比、功能偏好频数和占比；再按角色计算样本量、满意度均值，并统计角色与功能偏好的交叉频数及行内占比。结果写入 analysis.csv，图表和结论写入无外部依赖的离线 survey.html。
真实结果
12 份记录的满意度总分为 45，均值为 3.75。评分 4 出现 5 次，是最多的单一评分；评分 2 出现 2 次，评分 1 未出现。功能偏好方面，Excel 5 人（41.7%），文档 4 人（33.3%），代码审查 3 人（25.0%）。按角色看，运营 4 人，满意度均值 4.00，偏好为 Excel 2、文档 2；开发 4 人，均值 3.50，偏好为代码审查 3、Excel 1、文档 0；教师 4 人，均值 3.75，偏好为 Excel 2、文档 2。运营均值最高，开发最低，但角色样本都只有 4 人。
检查方式
脚本在生成时断言输入行数为 12，并从原始 CSV 重新计算所有指标；生成后检查 analysis.csv 的样本量、均值、分母和占比，检查 HTML 是否包含 12、3.75、功能名称、角色交叉表及小样本警示。页面为纯 HTML/CSS/SVG，没有 CDN、外部脚本或网络请求，可离线打开。
局限
样本量仅 12，且为合成演示数据，不能代表总体；角色分组各 4 人，任何组间差异都可能受单条记录影响。问卷没有提供抽样框、置信区间、显著性检验或开放题，因此不能把这些描述性结果解释为真实市场结论。偏好为单选，不能代表完整需求优先级。
下载产物，自己核对
压缩包保存本次执行生成的文件。替换成自己的资料后，可以按下面的检查点验收。
- 样本量 12
- 均值 3.75
- 明确小样本不能代表总体