研究方法可以是模型分析嗎

A. 數據分析方法與模型都有哪些

現在的大數據的流行程度不用說大家都知道，大數據離不開數據分析，而數據分析的方法和數據分析模型多種多樣，按照數據分析將這些數據分析方法與模型分為對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析四種方式，這四種方式的不同點前三類以定性的數據分析方法與模型為主，綜合類數據分析方法與模型是注重定性與定量相結合。

一、分類分析數據分析法
在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類；或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

二、對比分析數據分析方法
很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

三、相關分析數據分析法相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系；另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化時對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
時間序列是將一個指標在不相同的時間點上的取值，按照時間的先後順序排列而成的一列數。時間序列實驗研究對象的歷史行為的客觀記錄，因而它包含了研究對象的結構特徵以及規律。

四、綜合分析數據分析法
層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。
而綜合分析與層次分析是不同的，綜合分析是指運用各種統計、財務等綜合指標來反饋和研究社會經濟現象總體的一般特徵和數量關系的研究方法。

上述提到的數據分析方法與數據分析模型在企業經營、管理、投資決策最為常用，在企業決策中起著至關重要的作用。一般來說，對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析這四種方法都是數據分析師比較常用的，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解大數據。

B. 論文中常用的研究方法

論文研究方法有很多，其中包括：調查法，是科學研究最常用的方法，常用問卷調查法。實驗法，通過控制研究對象來發現和確認事物間的因果聯系。觀察法，研究者用自我感官和輔助工具直接觀察被研究對象從而獲得資料的一種方法，還有文獻研究法、實證研究法、定件分析法、定量分析法、跨學科研究法、功能分析法、模擬法等。

C. 研究方法有哪幾種

研究方法有哪幾種

研究方法有哪幾種，干什麼都是要講究方法的，現在是知識與技巧的時代，不再是以前光靠蠻干就能賺錢的年代了，好的技巧與方法能幫助人們更快更好的完成自己想做的事，下面我告訴大家研究方法有哪幾種。

研究方法有哪幾種1

1、調查法

調查法是科學研究中最常用的方法之一。它是有目的、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。調查方法是科學研究中常用的基本研究方法，它綜合運用歷史法、觀察法等方法以及談話、問卷、個案研究、測驗等科學方式，對教育現象進行有計劃的、周密的和系統的了解，並對調查搜集到的大量資料進行分析、綜合、比較、歸納，從而為人們提供規律性的知識。

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。在科學實驗和調查研究中，觀察法具有如下幾個方面的作用：①擴大人們的感性認識。②啟發人們的思維。③導致新的發現。

3、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。其主要特點是：第一、主動變革性。觀察與調查都是在不幹預研究對象的前提下去認識研究對象，發現其中的問題。而實驗卻要求主動操縱實驗條件，人為地改變對象的存在方式、變化過程，使它服從於科學認識的需要。第二、控制性。科學實驗要求根據研究的需要，藉助各種方法技術，減少或消除各種可能影響科學的無關因素的干擾，在簡化、純化的狀態下認識研究對象。第三，因果性。實驗以發現、確認事物之間的因果聯系的有效工具和必要途徑。

4、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。其作用有：①能了解有關問題的歷史和現狀，幫助確定研究課題。②能形成關於研究對象的一般印象，有助於觀察和訪問。③能得到現實資料的比較資料。④有助於了解事物的全貌。

5、實證研究法

實證研究法是科學實踐研究的一種特殊形式。其依據現有的科學理論和實踐的需要，提出設計，利用科學儀器和設備，在自然條件下，通過有目的有步驟地操縱，根據觀察、記錄、測定與此相伴隨的現象的變化來確定條件與現象之間的因果關系的活動。主要目的在於說明各種自變數與某一個因變數的關系。

6、定量分析法

在科學研究中，通過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。

7、定性分析法

定性分析法就是對研究對象進行「質」的方面的分析。具體地說是運用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，對獲得的各種材料進行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡，達到認識事物本質、揭示內在規律。

研究方法有哪幾種2

1、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，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。

2、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。個案研究有三種基本類型：(1)個人調查，即對組織中的某一個人進行調查研究；(2)團體調查，即對某個組織或團體進行調查研究；(3)問題調查，即對某個現象或問題進行調查研究。

3、功能分析法

功能分析法是自然科學和社會科學常用的一種方法。它是通過分析某一自然現象或社會現象的內在原因，去解釋現象對整體的影響（也就是對整體具有怎樣的功能）。

4、數量研究法

數量研究法也稱「統計分析法」和「定量分析法」，指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。

5、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。根據模型和原型之間的相似關系，模擬法可分為物理模擬和數學模擬兩種。

6、探索性研究法

探索性研究法是高層次的科學研究活動。它是用已知的信息，探索、創造新知識，產生出新穎而獨特的成果或產品。

7、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。美國數學、通訊工程師、生理學家維納認為，客觀世界有一種普遍的聯系，即信息聯系。當前，正處在「信息革命」的新時代，有大量的信息資源，可以開發利用。信息方法就是根據資訊理論、系統論、控制論的原理，通過對信息的收集、傳遞、加工和整理獲得知識，並應用於實踐，以實現新的目標。信息方法是一種新的科研方法，它以信息來研究系統功能，揭示事物的更深一層次的規律，幫助人們提高和掌握運用規律的能力。

8、經驗總結法

經驗總結法是通過對實踐活動中的具體情況，進行歸納與分析，使之系統化、理論化，上升為經驗的一種方法。總結推廣先進經驗是人類歷史上長期運用的較為行之有效的領導方法之一。

D. 仿生設計的方法

這個我不太熟，給你找了一些資料，看看有沒有用

仿生設計學的研究方法

仿生設計學的研究方法主要為「模型分析法」：
1、創造生物模型和技術模型
首先從自然中選取研究對象，然後依此對象建立各種實體模型或虛擬模型，用各種技術手段（包括材料、工藝、計算機等）對它們進行研究，做出定量的數學依據；通過對生物體和模型定性的、定量的分析，把生物體的形態、結構轉化為可以利用在技術領域的抽象功能，並考慮用不同的物質材料和工藝手段創造新的形態和結構。
① 從功能出發、研究生物體結構形態——製造生物模型。
找到研究對象的生物原理，通過對生物的感知，形成對生物體的感性認識。從功能出發，研究生物的結構形態，在感性認識的基礎上，除去無關因素，並加以簡化，提出一個生物模型。對照生物原型進行定性的分析，用模型模擬生物結構原理。目的是研究生物體本身的結構原理。
② 從結構形態出發，達到抽象功能——製造技術模型
根據對生物體的分析，做出定量的數學依據，用各種技術手段（包括材料、工藝等）製造出可以在產品上進行實驗的技術模型。牢牢掌握量的尺度，從具象的形態和結構中，抽象出功能原理。目的是研究和發展技術模型本身。
2、可行性分析與研究
建立好模型後，開始對它們進行各種可行性的分析與研究：
① 功能性分析
找到研究對象的生物原理，通過對生物的感知，形成對生物體的感性認識。從功能出發，對照生物原型進行定性的分析。
② 外部形態分析
對生物體的外部形態分析，可以是抽象的，也可以是具象的。在此過程中重點考慮的是人機工學、寓意、材料與加工工藝等方面的問題。
③ 色彩分析
進行色彩的分析同時，亦要對生物的生活環境進行分析，要研究為什麼是這種色彩？在這一環境下這種色彩有什麼功能？
④ 內部結構分析
研究生物的結構形態，在感性認識的基礎上，除去無關因素，並加以簡化，通過分析，找出其在設計中值得借鑒合利用的地方。
⑤ 運動規律分析
利用現有的高科技手段，對生物體的運動規律進行研究，找出其運動的原理，針對性的解決設計工程中的問題。
當然，我們還可以就生物體的其它方面進行各種可行性分析。

E. 生態學研究方法(野外觀察、實驗方法和數學模型與數量分析法)的關聯

從生態學的發展歷史來說，野外的研究方法是首先的，並且是第一性的。例如你要了解動物的種群數量變動，首先就要在自然中觀察和收集數據。野外和實驗研究室在20 世紀20年代劃分的。實驗研究室分析因果關系的一種有用的補充手段。利用數學模型進行模擬式理論研究最常用的方法。只有從野外獲得實驗物品和數據，回到實驗室進行室內重復實驗，得到一些規律，通過建模來鞏固這個結果，預測。也可以適當更改參數，是數學模型研究逐步逼近現實。

F. 結構方程模型是什麼研究方法

結構方程是指系統(聯立方程系統)中描述經濟中某一部分的結構或行為的方程。

結構方程分析可同時考慮並處理多個因變數。在回歸分析或路徑分析中，即使統計結果的圖表中展示多個因變數，在計算回歸系數或路徑系數時。

仍是對每個因變數逐一計算。所以圖表看似對多個因變數同時考慮，但在計算對某一個因變數的影響或關系時，都忽略了其他因變數的存在及其影響。

相關信息：

結構方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關系模型的方法。模型中既包含有可觀測的顯變數，也可能包含無法直接觀測的潛變數。結構方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協方差分析等方法，清晰分析單項指標對總體的作用和單項指標間的相互關系。

簡單而言，與傳統的回歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變數，並可比較及評價不同的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，可以通過提出一個特定的因子結構，並檢驗它是否吻合數據。

通過結構方程多組分析，我們可以了解不同組別內各變數的關系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。

G. 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。

H. 論文中建立模型屬於什麼研究方法

建立模型法。論文中建立模型屬於建立模型法，是科學研究的基本方法之一。論文，是指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱論文。

I. 波特五力模型不是研究方法嗎應該如何表述比較恰當。研究生論文中要寫研究方法，我寫了五力模型分析法

波特五力模型應該是一種分析方法，而不是研究方法。
研究方法包括：1、文獻研究法；2、實地調研法；3、跨學科交叉研究法等等