蔥油餅

數據解鎖美味：從蔥油餅學 AI 懶人包

Latte Pal

Mar 6, 2026 — 7 min read

```html

週末下午，我跟朋友約在巷口那間新開的咖啡店。店裡瀰漫著烘焙咖啡豆的香氣，陽光灑進來，暖洋洋的，讓人覺得特別舒服。朋友點了一杯拿鐵，我則選了杯美式，開始閒聊。她最近在煩惱一個專案，跟數據分析有關，聽起來有點複雜，我只知道她常常嘆氣說：「數據就是我的敵人！」我笑著說：「欸，數據不一定是敵人啊，就像你做的拿鐵，咖啡豆和牛奶的比例，也是一種數據，少了咖啡豆，就沒有濃郁的香氣；少了牛奶，就沒有滑順的口感。比例掌握的好，就能創造出美味的拿鐵。」她聽了，眼睛亮了一下，似乎有點受到啟發。這讓我想到，很多時候，我們對「數據」抱有恐懼，其實是因為我們沒有找到正確的角度去理解它。

從食譜到演算法：解讀數據的美味方程式

我記得小時候，媽媽教我做蔥油餅，第一次總是失敗，餅皮太硬、太軟、太油、太乾，各種狀況不斷。後來，媽媽開始跟我解釋，蔥油餅的美味，其實是各種材料比例的結果。麵粉、油、蔥、鹽，每一樣的份量都不能亂，稍微偏差，餅的口感就會大打折扣。這就像演算法一樣，它也是一套精確的「食譜」，用不同的數據組合，創造出不同的結果。例如，在機器學習中，我們需要收集大量的資料，就像收集做蔥油餅的材料一樣，這些資料就是我們的「數據」。

資料清洗：去除雜質的關鍵步驟

做蔥油餅，如果麵粉有雜質，餅當然會不好吃。同樣的，在數據分析的世界裡，我們也需要進行「資料清洗」。資料清洗就像是把麵粉過篩，去除其中的雜質，確保我們使用的數據是乾淨、準確的。這是一個非常重要的步驟，因為如果資料本身就有問題，再精密的演算法也無法產生有意義的結果。想像一下，如果我們用有沙子的麵粉做蔥油餅，那餅的口感可就糟糕了！

特徵工程：挖掘數據背後的隱藏價值

除了麵粉之外，蔥油餅的美味還來自於蔥的香味。蔥的種類、蔥的切法、蔥的量，都會影響蔥油餅的風味。在數據分析中，我們稱這個過程為「特徵工程」。特徵工程就是從原始數據中提取有用的資訊，就像從蔥中提取香味一樣。例如，我們可以從顧客的購買紀錄中，提取出他們喜歡的商品類型、購買時間、消費金額等特徵，這些特徵可以幫助我們了解顧客的喜好，進而提供更精準的商品推薦。

模型訓練：調整比例，找到最佳風味

媽媽教我做蔥油餅的時候，總是會不斷地調整材料的比例，試圖找到最佳的風味。這就像在機器學習中進行「模型訓練」。模型訓練就是利用大量的資料，調整演算法的參數，讓它能夠準確地預測未來的結果。例如，我們可以利用過去幾年的銷售數據，訓練一個預測模型，預測下個月的銷售量。這個過程就像是媽媽不斷地調整蔥油餅的材料比例，直到做出最好吃的蔥油餅。

過擬合與欠擬合：美味的極限

如果媽媽只專注於做出她自己喜歡的蔥油餅，忽略了其他人的口味，那她做出來的蔥油餅可能只適合她自己吃，其他人可能覺得太鹹、太油、太乾。這就像在機器學習中遇到的「過擬合」問題。過擬合指的是模型太過於依賴訓練資料，導致它無法泛化到新的資料。相反的，如果媽媽完全不考慮任何人的口味，隨便亂放材料，那她做出來的蔥油餅肯定不好吃，這就是「欠擬合」。欠擬合指的是模型沒有充分學習到資料的特徵，導致它無法準確地預測結果。找到過擬合與欠擬合之間的平衡點，就像找到蔥油餅的最佳風味一樣，需要不斷地嘗試和調整。

評估指標：品嚐美味的標準

媽媽做完蔥油餅，總是會請家人品嚐，根據他們的評價來判斷蔥油餅的好壞。這就像在數據分析中進行「模型評估」。模型評估就是利用一些指標，來衡量模型的表現。例如，我們可以利用準確度、精確度、召回率等指標，來評估預測模型的表現。這些指標就像是家人對蔥油餅的評價，可以幫助我們了解模型的優缺點，進而改進模型。

可解釋性：了解美味背後的原理

有時候，我會問媽媽：「為什麼蔥油餅要加鹽？加鹽有什麼作用？」媽媽會告訴我，鹽可以提升蔥的香味，讓蔥油餅的味道更香。這就像在數據分析中追求「可解釋性」。可解釋性指的是讓我們了解演算法的決策過程，知道為什麼它會做出這樣的預測。這可以幫助我們建立對模型的信任，並且更容易發現模型中的問題。

持續學習：不斷精進的美味秘訣

媽媽總是說：「做蔥油餅，沒有永遠的好吃，只有不斷地學習和改進。」這就像在數據分析的世界裡，我們需要不斷地學習新的技術，新的方法，才能跟上時代的發展。數據分析是一個不斷演進的領域，新的演算法、新的工具層出不窮，只有不斷地學習，才能保持競爭力。就像媽媽不斷地調整蔥油餅的配方，才能做出越來越美味的蔥油餅。

數據的價值：創造美味的無限可能

數據就像是蔥油餅的材料，本身沒有什麼價值。但是，當我們將這些材料組合在一起，運用正確的技巧，就能創造出美味的蔥油餅。同樣的，數據本身沒有什麼價值，只有當我們利用數據分析，從中提取有用的資訊，才能創造出價值。數據分析可以幫助我們了解顧客的喜好，優化產品設計，提高營運效率，甚至可以預測未來的趨勢。就像蔥油餅一樣，數據的價值在於它能夠創造出無限的可能性。

```

原文

標題：Video Quick Take: Why Leaders Should Embrace Thinking Mode with AI - SPONSOR CONTENT FROM WOLTERS KLUWER
網址：https://hbr.org/sponsored/2026/03/video-quick-take-why-leaders-should-embrace-thinking-mode-with-ai

AI導入別掉警覺！別讓你的「洗碗機」變炸彈！

最近公司導入AI，各部門都摩拳擦掌，想著如何利用AI提升效率、創造價值。但身為IT部門的資深工程師，我總覺得大家好像忽略了什麼重要的東西。就像我們家裡新買的洗碗機，雖然省時省力，但如果沒有定期清潔，積垢越多，洗得越髒，最後還得花更多時間清理。AI也是一樣，如果沒有好好管理風險，最終可能適得其反，甚至造成難以估計的損失。洗碗機的清潔與AI的風險管理還記得上次我們家洗碗機發出怪聲，洗出來的碗盤油膩膩，根本比手洗還糟糕嗎？後來檢查才發現，排水管被食物殘渣堵塞，導致洗滌效果大打折扣。這就像公司導入AI，如果沒有事先評估潛在風險，例如資料安全、演算法偏見、模型可靠性等，AI系統可能會產生錯誤的結果，甚至造成嚴重的後果。 AI風險管理並非一蹴可幾，它需要持續的關注和調整，就像我們定期清潔洗碗機一樣。如果我們只關注AI的正面效益，而忽略了潛在的風險，就像是把洗碗機塞滿油膩的碗盤，然後期待它自己乾淨一樣，這是不現實的。資料安全：保護好你的「碗盤」 AI模型的訓練需要大量的資料，這些資料就像是洗碗機裡的「碗盤」，如果這些資料被洩漏或被惡意篡改，AI模型的準確性和可靠性就會受到影響。想

從菜園到職場：解鎖變動薪酬的生存法則！

還記得小時候，阿嬤家後院的菜園嗎？每到週末，我們一家人就會到菜園幫忙。有些蔬菜，像是茄子、辣椒，如果天氣好、蟲害少，產量就特別豐富，阿公就會多留一些給鄰居，或是帶去菜市場多賣一點，收入自然也比較好。但如果遇到雨季，或是蟲害嚴重，產量就差了，阿公的收入也會跟著減少。這就像現在職場上越來越常見的「變動薪酬」模式，讓許多人的收入不再像以前的菜園一樣穩定，而是充滿了變數。變動薪酬：從菜市場到職場的轉變以前，我們對薪水的印象就是一份穩定的收入，就像阿公在菜市場販售蔬菜，雖然每天的收入會有些微波動，但大致上是可預期的。然而，隨著科技的發展和商業模式的轉變，越來越多的公司開始採用變動薪酬制度。這就像菜市場裡出現了新的攤位，有些攤位販售的是有機蔬菜，價格高昂，但如果賣得好，利潤也高；有些攤位則販售的是促銷蔬菜，價格便宜，但利潤也低。變動薪酬的出現，讓許多人的收入不再是固定的，而是受到各種因素的影響，例如績效、市場需求、甚至是演算法的調整。績效獎金：誰是最好的廚師？變動薪酬最常見的形式之一就是績效獎金。想像一下，

顧客的低語：別讓數據淹沒了你！

最近在台南老街上，我跟朋友討論起一家新開的牛肉麵店。店裡裝潢簡樸，沒有什麼花哨的裝飾，但卻總是排滿人潮。朋友好奇地問：「他們到底在賣什麼玄學啊？牛肉麵而已啊，哪裡特別？」我笑了笑，說：「可能他們聽到了顧客的心聲吧。」顧客的低語：超越數據的真實這句話可不是我在唬爛。在商業世界裡，我們常常迷失在數據的海洋裡，KPI、ROI、市場佔有率… 這些指標就像是羅盤，指引我們前進的方向。但羅盤並不是萬能的，它只能告訴你大致的位置，卻無法告訴你真正的寶藏在哪裡。真正的寶藏，往往藏在顧客的低語裡，藏在他們未說出口的期待裡。想想看，那間牛肉麵店的成功，可能並不是因為他們用了什麼特殊的食材，或是用了什麼獨特的烹調技巧。而是因為他們用心傾聽顧客的需求，了解顧客的喜好。也許有人喜歡湯頭濃郁一點，有人喜歡麵條Q彈一點，有人喜歡牛肉多一點… 他們沒有固守一套標準化的做法，而是根據顧客的意見不斷調整，直到找到讓大多數人滿意的平衡點。這就像是我們在做產品設計的時候，不能只聽取自己團隊的意見，更要走出去，和真正的用戶聊聊。不要問他們：「你覺得這個產品怎麼樣？」而是要問他們：「你遇到什麼問題？

別再加速了！慢下來，反而能更快到位！

你知道嗎？我最近跟朋友聊天，他跟我抱怨公司要求他要「加速」！加速做報告、加速開會、加速提案，好像他不是在工作，而是在參加什麼賽跑比賽。他壓力很大，常常覺得自己像個上了發條的機器人，根本沒有時間思考，更別說創新了。後來我跟他分享了一個故事，一個關於慢下來才能跑得更快的道理。慢是起跑線：阿嬤的麵線羹我阿嬤是個很有趣的人，她做的麵線羹在我們小鎮上可是出了名的。但你知道嗎？她做麵線羹可不是隨便丟幾樣東西下去就煮的。她會花早上好幾個小時，先去菜市場挑選最新鮮的食材，然後回家慢慢準備。她說，麵線要煮得透，湯要熬得濃郁，這些都需要時間。有一次，我好奇地問她：「阿嬤，為什麼你一定要花這麼多時間做麵線羹啊？現在大家都追求效率，快一點做出餐點不是更好嗎？」阿嬤笑著說：「傻孩子，你知道為什麼我的麵線羹這麼好吃嗎？因為我慢啊！我慢慢挑選食材，慢慢熬煮湯頭，才能讓它有那麼好吃的味道。如果我趕時間，隨便用一些不新鮮的食材，煮出來的湯頭一定腥，麵線也會煮爛。快是為了什麼？為了煮出一碗難吃的麵線羹嗎？」她接著說：「就像人生一樣，有些事情不能急。