结构化方法
    结构化方法是一种可以通过系统、科学的分析来支持决策的理论与方法，在决策中得到了广泛的应用。结构化方法为人们提供了解决问题的新视角和思路，在各个领域都取得了显著的效果。
正则化是结构风险最小化策略的实现    一、结构化方法的优势1、结构化方法比传统方法更具有可操作性。结构化方法将众多影响因素进行整合并使其形成一个可执行的目标体系，它简单明了，人们容易接受，并且这一过程不断循环，不断反馈修正，直到最终结果达成，也就是说决策的整个过程始终是有序可控的。 2、结构化方法不会给个人造成太大的压力，即便是小组内部也能根据各自的情况进行不同程度的调整，有利于个体充分展示自己的能力。 3、结构化方法的目标体系清晰，能够让我们更快地理解和认识到目标达成的必要条件和最佳途径。二、结构化方法的缺点1、结构化方法强调所有的决策参与者均要亲自参与其中，因此增加了时间成本。 2、结构化方法在做出决策前需要确定决策范围，在这之后还需要根据决策范围收集信息，信息量越大决策难度就越大。 3、结构化方法会对参与者的工作态度和能力产生一定的约束，因此在实际应用过程中还需要具备一定的条件。三、结构化方法的应用
    通过对比我们发现，结构化方法既适用于制定规则或制定标准，也适用于检验决策。因此，结构化方法不仅可以运用于预测方面，也可以运用于评估指标和制定标准等领域。在预测领域，结构化方法通常被应用于市场营销预测中，并且结构化方法主要关注如何在产品或服务之间建立起连续、协调、可衡量的概念模型。在评估指标和制定标准方面，结构化方法主要应用于对各类决策指标进行评估。而在实际应用过程中，由于市场需求具有动态性，传统的统计分析技术往往只能处理静态数据，因此，很难对动态数据进行合理的处理。但随着人工智能的迅速发展，在非结构化数据的处理方面已经达到了较高的水平，可以帮助人们解决传统方法无法解决的问题。
    2、结构化方法提高了决策质量，增强了决策的科学性。在目前阶段，人工智能技术还不能完全代替决策者进行决策，但它可以在一定程度上降低决策过程的重复性劳动，提高决策质量。 3、结构化方法拓宽了决策领域，将会推动未来社会的发展。

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