口味偏好统计

📚 深度解析：口味偏好统计

💡 常见使用场景

• 在restaurant场景里，先统一 Taste Preference 的输入口径，再输出可复用结构，便于快速对账与复核。
• 当同类任务需要批量处理时，可用该工具做第一轮标准化；结果异常时再回到人工复核环节，降低漏检率。
• 在业务流程中，先做小样本试算再扩展规模，能快速验证参数假设是否与实际口径一致。

❓ 常见问题（FAQ）

这个 restaurant 工具适合什么阶段使用？

适合需求澄清和第一轮评估阶段；输出可直接用于方案讨论、初筛与结果复核，但关键决策建议结合历史策略再确认。

如何减少误用导致的偏差？

建议固定输入单位、统一日期范围，并与对照样本比对；如出现明显偏移，优先核查原始数据清洗规则。