视频一般用什么研究方法

㈠ 研究方法包括哪些

研究方法，一般包括文献调查法、观察法、文献研究法、跨学科研究法、个案研究法等等。

1、调查法

调查法是科学研究中最常用的方法之一。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。

2、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。

3、文献研究法

文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被广泛用于各种学科研究中。

4、跨学科研究法

运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。

据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。

5、个案研究法

个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。

㈡ 观看视频是什么研究方法

＜strong＞ 有演示法和示范法。 ＜/strong＞ 以直接感知为主，有演示法和示范法。区别是展示的图片视频的教学目的是什么。以丰富扩充学生感性资料的展示属于演示法，也叫展示法。以显示完成或制作一件东西的过程方法，步骤为目的是示范法。

㈢ 通过视频音频属于论文里什么方法

探讨和分析。
论文首先从音频模态进行视频内容检索的方法进行了探讨和分析，研究总结了基于音频的视频检索中音频特征的有效选取和门限值的确定，并通过实验，给出了一组有效的音乐特征以及门限值选取的方法，其次，在向量模板分类算法的基础上，提出了一种分层的向量模板分类算法（HCMBVT），通过分级分类，减少分类过程中的计算冗余，提高了分类效率。在此基础上，结合传统基于欧式空间距离的匹配算法，提出一种改进的前向加权序列匹配算法（FWDM），实验结果表明这两种算法可以有效地提高视频检索的实时性。通过实验探讨了基于音频的视频内容检索系统的优缺点及可行性。

㈣ 研究方法有哪些

一、调查法。调查法是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。

二、观察法。观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。

三、实验法。实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。

四、文献研究法。文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。

五、实证研究法。实证研究法的主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。

六、定量分析法。定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

七、跨学科研究法。跨科学研究法是运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法

八、个案分析法。个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。

九、功能分析法。功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。

十、数量研究法。数量研究法通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。

十一、模拟法。模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。

十二、信息研究方法。信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。

(4)视频一般用什么研究方法扩展阅读：

1、宏观与微观相结合

宏观问题因其关系全局，学生难以全面理解全面把握，因而常会有畏难情绪，研究中也会困难重重。指导学生研究应网之一目以见网，豹之一斑以见豹，从微观着手，从身处的一地，熟悉的一方着手去研究。在对局部的研究中联系全局，通过对微观的研究去认识宏观。

2、抽象与具象相结合

理论、概念、原理、法则等等，往往因为其高度的概括、抽象，学生感到高、难、空而难以入手，影响研究情绪。指导学生去研究与之相关的具体事物，可以通过对这些具体生动、形象直接的事物的认识，对有关通过调查、访问、收集到的具体数据、材料、事例等的研究，去认知把握原本抽象的东西。

3、课题研究与个人兴趣相结合

心理学、教育学原理告诉我们，激发学生的学习兴趣，能给学生创造一种最佳的心理状态，充分有效地调动其学习的内在动力，激励其学习的积极性、持续性、深入性和创造性。

让学生在学校生活、家庭生活、社会环境中产生的对某一方面的兴趣爱好与课题研究结合起来，变要我研究为我要研究，变任务为兴趣，从而提高研究积极性和思维的活跃性。

4、当前学习与将来应用相结合

高中学生的课题研究，要注意面向实际，注重实用性。引导学生将当前学校学科知识学习、相关课题的研究与将来的实际应用相结合。这个实际应用，即包括当前社会的实际需要，更包含社会发展需要和科技自身发展趋势的需要。

㈤ 数据挖掘中建立模型 采用的是什么研究方法

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈥ 最近在研究短视频领域，请问初学者如何学习互联网短视频

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㈦ 看视频是什么研究方法

分析方法。看视频就是通过视频把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。这是一种分析方法。