甜點麵包的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

自己做蛋糕.餅乾

為了解決甜點麵包的問題，作者吳金燕 這樣論述：

　　作者長期在學校和烘焙教室授課，教學經驗豐富， 　　將多年的教學成果和常見問題融入本書， 　　收錄最常見、最受歡迎的蛋糕、餅乾、麵包和點心作法， 　　無論是繽紛美味的蛋糕、酥脆香甜的手工餅乾、酥軟或有嚼勁的麵包，以及各種派對糕點，都有詳細的作法解說和介紹， 　　不論是烘焙的新手或老手，都可以從書中找到想做的食譜， 　　餅乾.蛋糕自己做，美味不變，安心加倍！ 本書特色 　　118種打卡甜點，新手也能簡單上手 　　簡單好做零失敗，輕鬆享受烘焙時光 　　34種幸福蛋糕‧29種美味餅乾‧31種手工麵包‧25種派對糕點 　　製作步驟全圖解，在家也能做出夢幻甜點。

甜點麵包進入發燒排行的影片

消費者行為意圖之研究-以全聯集點行銷活動為例

為了解決甜點麵包的問題，作者吳欣蕙 這樣論述：

哈佛商業評論報導指出，商家在經營一個舊有客戶，促使他持續消費遠比商家去開發一個新客戶容易，成本差距5倍到25倍，因此許多商家更願意花時間去鞏固舊有客戶的忠誠度，而「點數經濟」則是市場許多商家用來鞏固顧客忠誠度的最佳行銷方式；近年來市場上的集點換購活動、方式越來越多元，而在2015年市場上出現了一檔非常成功的集點換購，也就是全聯，全聯採用舊式的紙本集點卡，換購商品以高檔精品廚具為主，且換購價格由百至千，看似平凡的集點換購是如何吸引消費者前往？又是如何去改變消費者的行為模式？一個消費行為的改變，不僅僅是在改變的當下，而是包含了吸引消費者注意、使消費者產生興趣、激起慾望、強化記憶最後產生購買行動，

在這整個過程中需要探查的是消費者的心理狀態，了解是什麼樣的誘因，進而引發消費行為。本研究透過深度訪談的方式了解消費者於全聯集點換購歷程、心理並歸納出在此過程中，是如何引發消費者興趣、如何觸發動機，透過親和圖法彙整參與集點活動的前、中、後期訪談資料，統整出結論與建議，以期未來能提供其他集點換購行銷相關研究者進行參考。關鍵字：集點換購、行為意圖、全聯

staub鑄鐵鍋自宅麵包烘焙術

為了解決甜點麵包的問題，作者池田愛實 這樣論述：

　　～用鑄鐵鍋烤麵包，竟然有這麼多優點！～ 　　麵團置於冰箱中慢慢發酵。 　　接著放進鑄鐵鍋，加蓋後送入烤箱。 　　由於蒸氣不會逸散， 　　烤出來的麵包飽滿美味， 　　表面綻放出漂亮的割紋── 　　【用鑄鐵鍋烤硬麵包】 　　想要烤出好吃的硬麵包，最重要的就是蒸氣。 　　麵包店的烤箱只要一個按鈕就能釋放大量蒸氣， 　　但家用烤箱能釋放充足蒸氣的機種卻屈指可數。 　　在家烘焙時因為蒸氣不足，需要手動加入熱水或額外噴霧， 　　非常麻煩，而且還有可能失敗。 　　改用staub鑄鐵鍋的話，什麼都不用做， 　　只要放到鍋子裡蓋起來，就能烤出飽滿鬆軟、割紋漂亮的麵包！ 　　好處1▸

▸加蓋可以完全密封鍋子，避免烘烤時的蒸氣逸散。 　　好處2▸▸藉由蓋子內側的突起，蒸氣還能在鍋內均勻循環 　　好處3▸▸事先預熱鍋子可以產生更多蒸氣，因此水分較多的麵團也可在加強下火的狀態下完整膨脹。 　　【用鑄鐵鍋烤軟麵包】 　　staub鑄鐵鍋也適合烘烤添加了油脂的軟麵包。 　　因為鑄鐵鍋受熱溫和而均勻，烤出來的麵包濕潤綿軟，非常美味。 　　而且圓滾滾的造型也可愛得不得了！ 　　好處1▸▸鍋子有厚度且導熱均勻，所以即使不加蓋，麵包也能完整受熱，烤出柔軟濕潤的口感。 　　好處2▸▸放進鍋內烘烤，麵團側面就不會直接碰到火，因此麵團不會變乾，爐內膨脹完整，烘烤後的烤色也均勻許多。 　　好處3

▸▸鍋子本身兼具模具的作用，所以就算是水分多的麵團也一定能烤出漂亮的圓形。 　　用鑄鐵鍋烤麵包的方法，非常適合在自家烘焙的人。 　　還沒試過的人，請務必一試！ 本書特色 　　◎「Zwilling」（德國雙人牌）廚藝教室特約講師，親自傳授用staub鑄鐵鍋烤麵包的訣竅。 　　◎收錄16道硬麵包×20道軟麵包×3道10cm小口徑迷你麵包等豐富的食譜。 　　◎透過Q&A單元，解答學習者常遇到的問題。

應用資料探勘技術於食譜分享社群網站進行內容分群之研究

為了解決甜點麵包的問題，作者林宜儒 這樣論述：

本研究以一個食譜分享社群網站為研究對象，針對網站上所提供的食譜建立了運用 kNN 分群演算法的自動分群機制，並利用該網站上使用者的使用行為進行分群後群集的特徵描述參考。本研究以三個階段建立了一針對食譜領域進行自動分群的資訊系統。第一階段為資料處理，在取得食譜網站上所提供的食譜資料後，雖然已經有相對結構化的格式可直接進行分群運算，然而由使用者所輸入的內容，仍有錯別字、贅詞、與食譜本身直接關連性不高等情形，因此必須進行處理。第二階段為資料分群，利用文字探勘進行內容特徵值的萃取，接著再以資料探勘的技術進行分群，分群的結果將會依群內的特徵、群間的相似度作為分群品質的主要指標。第三階段則為群集特徵分析

，利用網站上使用者收藏食譜並加以分類的行為，運用統計的方式找出該群集的可能分類名稱。本研究實際以 500 篇食譜進行分群實驗，在最佳的一次分群結果中，可得到 10 個食譜群集、平均群內相似度為 0.4482，每個群集可觀察出明顯的相似特徵，並且可藉由網站上使用者的收藏行為，標註出其群集特徵，例如湯品、甜點、麵包、中式料理等類別。由於網站依照schema.org 所提供的食譜格式標準，針對網站上每一篇食譜內容進行了內容欄位的標記，本研究所實作之食譜分群機制，未來亦可運用在其他同樣採用 schema.org 所提供標準之同類型網站。