口味偏好統計

📚 深度解析：口味偏好統計

💡 常見使用場景

• 在restaurant場景裏，先統一 Taste Preference 的輸入口徑，再輸出可複用結構，便於快速對賬與複核。
• 當同類任務需要批量處理時，可用該工具做第一輪標準化；結果異常時再回到人工複核環節，降低漏檢率。
• 在業務流程中，先做小樣本試算再擴展規模，能快速驗證參數假設是否與實際口徑一致。

❓ 常見問題（FAQ）

這個 restaurant 工具適合什麼階段使用？

適合需求澄清和第一輪評估階段；輸出可直接用於方案討論、初篩與結果複核，但關鍵決策建議結合歷史策略再確認。

如何減少誤用導致的偏差？

建議固定輸入單位、統一日期範圍，並與對照樣本比對；如出現明顯偏移，優先核查原始數據清洗規則。