一、案例定位

本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。本頁使用智慧資料流探索器（Intelligent Data Flow Explorer, IDFE）與結構化查詢語言（Structured Query Language, SQL）。使用原書 SQL 範例理解程序、資料表與摘要之間的階層關係。

本案例依原書明確提供的郵輪 SQL 範例與 IDFE 輸出重組。

二、學習目標

• 辨識最終摘要的上游相依。
• 區分直接與間接來源。
• 理解程式範例本身的限制。

三、案例情境

原書以郵輪訂位、船員指派與旅客回饋程序示範資料血緣。查詢目標為 feedback.final_overall_feedback_summary；圖中向上追溯至 feedback.aggregated_feedback_summary、feedback.overall_feedback_summary、operations.aggregated_cruise_operations、feedback.aggregated_crew_feedback、booking.aggregated_passenger_bookings、operations.aggregated_crew_assignments、booking.passenger_bookings_base、operations.crew_assignments_base 與 feedback.passenger_feedback。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

在 Excel 以父節點、子節點、關係類型、來源程序與程式行證據建立邊清單；AI 可將邊清單轉成階層，但不得新增圖中沒有的節點。

六、計算結果

依原書圖中節點重新計數：目標節點 1 個，加上其餘 9 個上游節點，共 10 個節點。此為依原書圖示重新計算。

七、結果分析與管理解讀

階層輸出可協助影響分析，但範例 SQL 文字包含重複程序名稱與部分括號異常，不能把圖示結果視為程式已無誤執行的證明。

八、AI 提問詞

請依父子節點表重建目標資料表的上游階層；每條關係都要引用原始 SQL 或已提供圖示，缺證據時標示待確認。

九、思考／情境變動