視頻一般用什麼研究方法

㈠ 研究方法包括哪些

研究方法，一般包括文獻調查法、觀察法、文獻研究法、跨學科研究法、個案研究法等等。

1、調查法

調查法是科學研究中最常用的方法之一。調查法中最常用的是問卷調查法，它是以書面提出問題的方式搜集資料的一種研究方法，即調查者就調查項目編製成表式，分發或郵寄給有關人員，請示填寫答案，然後回收整理、統計和研究。

2、觀察法

觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去直接觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。科學的觀察具有目的性和計劃性、系統性和可重復性。

3、文獻研究法

文獻研究法是根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。文獻研究法被廣泛用於各種學科研究中。

4、跨學科研究法

運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱「交叉研究法」。科學發展運動的規律表明，科學在高度分化中又高度綜合，形成一個統一的整體。

據有關專家統計，現在世界上有2000多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統一化的趨勢。

5、個案研究法

個案研究法是認定研究對象中的某一特定對象，加以調查分析，弄清其特點及其形成過程的一種研究方法。

㈡ 觀看視頻是什麼研究方法

＜strong＞ 有演示法和示範法。 ＜/strong＞ 以直接感知為主，有演示法和示範法。區別是展示的圖片視頻的教學目的是什麼。以豐富擴充學生感性資料的展示屬於演示法，也叫展示法。以顯示完成或製作一件東西的過程方法，步驟為目的是示範法。

㈢ 通過視頻音頻屬於論文里什麼方法

探討和分析。
論文首先從音頻模態進行視頻內容檢索的方法進行了探討和分析，研究總結了基於音頻的視頻檢索中音頻特徵的有效選取和門限值的確定，並通過實驗，給出了一組有效的音樂特徵以及門限值選取的方法，其次，在向量模板分類演算法的基礎上，提出了一種分層的向量模板分類演算法（HCMBVT），通過分級分類，減少分類過程中的計算冗餘，提高了分類效率。在此基礎上，結合傳統基於歐式空間距離的匹配演算法，提出一種改進的前向加權序列匹配演算法（FWDM），實驗結果表明這兩種演算法可以有效地提高視頻檢索的實時性。通過實驗探討了基於音頻的視頻內容檢索系統的優缺點及可行性。

㈣ 研究方法有哪些

一、調查法。調查法是有目的、有計劃、有系統地搜集有關研究對象現實狀況或歷史狀況的材料的方法。

二、觀察法。觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去直接觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。

三、實驗法。實驗法是通過主支變革、控制研究對象來發現與確認事物間的因果聯系的一種科研方法。

四、文獻研究法。文獻研究法是根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。

五、實證研究法。實證研究法的主要目的在於說明各種自變數與某一個因變數的關系。

六、定量分析法。定量分析法可以使人們對研究對象的認識進一步精確化，以便更加科學地揭示規律，把握本質，理清關系，預測事物的發展趨勢。

七、跨學科研究法。跨科學研究法是運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法

八、個案分析法。個案研究法是認定研究對象中的某一特定對象，加以調查分析，弄清其特點及其形成過程的一種研究方法。

九、功能分析法。功能分析法是社會科學用來分析社會現象的一種方法，是社會調查常用的分析方法之一。

十、數量研究法。數量研究法通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系的分析研究，認識和揭示事物間的相互關系、變化規律和發展趨勢，藉以達到對事物的正確解釋和預測的一種研究方法。

十一、模擬法。模擬法是先依照原型的主要特徵，創設一個相似的模型，然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。

十二、信息研究方法。信息研究方法是利用信息來研究系統功能的一種科學研究方法。

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1、宏觀與微觀相結合

宏觀問題因其關系全局，學生難以全面理解全面把握，因而常會有畏難情緒，研究中也會困難重重。指導學生研究應網之一目以見網，豹之一斑以見豹，從微觀著手，從身處的一地，熟悉的一方著手去研究。在對局部的研究中聯系全局，通過對微觀的研究去認識宏觀。

2、抽象與具象相結合

理論、概念、原理、法則等等，往往因為其高度的概括、抽象，學生感到高、難、空而難以入手，影響研究情緒。指導學生去研究與之相關的具體事物，可以通過對這些具體生動、形象直接的事物的認識，對有關通過調查、訪問、收集到的具體數據、材料、事例等的研究，去認知把握原本抽象的東西。

3、課題研究與個人興趣相結合

心理學、教育學原理告訴我們，激發學生的學習興趣，能給學生創造一種最佳的心理狀態，充分有效地調動其學習的內在動力，激勵其學習的積極性、持續性、深入性和創造性。

讓學生在學校生活、家庭生活、社會環境中產生的對某一方面的興趣愛好與課題研究結合起來，變要我研究為我要研究，變任務為興趣，從而提高研究積極性和思維的活躍性。

4、當前學習與將來應用相結合

高中學生的課題研究，要注意麵向實際，注重實用性。引導學生將當前學校學科知識學習、相關課題的研究與將來的實際應用相結合。這個實際應用，即包括當前社會的實際需要，更包含社會發展需要和科技自身發展趨勢的需要。

㈤ 數據挖掘中建立模型 採用的是什麼研究方法

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

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㈦ 看視頻是什麼研究方法

分析方法。看視頻就是通過視頻把客觀對象的整體分為各個部分、方面、特徵和因素而加以認識。這是一種分析方法。