设投票总人数为x万人
则x*（5/6）=10万人
x=10万人*（6/5）=12万人
2.投不满意票人数
12万人*（1/12）=1万人
3.投无所谓票人数
12万人*（1/12）=1万人
答：参加此次投票的总人数约12万人,其中约1万人投了不满意票,投无所谓票的人数约有1万人.
如果是顾客满意度问卷，那么基本上就是结构化的态度数据。结构化数据分析的主要思路是“segmentation”，也就是用自变量将因变量不断细分，发现差异。具体来说，“满意度”之类的题目就是因变量，而“地区、年龄、时间、产品线”等就是自变量。我们需要看的是“不同产品线”、“不同年龄群组”、“不同地区”的满意度差异。一般用列联表（cross-tabulation）可以实现顾客满意度问卷的分析。在分析时有两个技巧：
1、我们需要将自变量的重要性确定下来，逐层分析，这样可以减少工作量。例如公司如果有多个产品线，那么我们先用产品线做满意度划分，我们发现了“A产品线”的满意度比“B产品线”低，那么我们就可以去看看A产品线下一层的问题，是哪个人群、哪个区域出了问题？
2、先看态度量表题的比对，确定大方向，然后再看“不满意的原因有哪些“这类的选择题。一开始不要去在乎具体原因，而是去找总体体验最差的业务单元和人群，再找原因。
「体验家XMPlus」客户体验管理系统具有非常强大的交叉分析BI，可以上传问卷、运营等数据，支持结构数据和非结构数据的深度分析，并通过在“体验家”中搭建Kano模型，可以找到影响顾客满意度的基本型需求、期望型需求和兴奋型需求，从而确定顾客需求的优先级，帮助企业找到首先需要升级的方向。
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