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信息技術(shù)與研究方法-wenkub

2023-03-03 13:31:31 本頁面
 

【正文】 ,我很喜歡這個(gè)遊戲%%%%%%%%%%%非常同意 同意 一般 不同意 極不同意分析結(jié)果 質(zhì)化研究方法 ?所謂質(zhì)化研究,系指以研究者本人作為研究工具,在自然情境下,采用多種資料收集方法,對(duì)研究現(xiàn)象進(jìn)行深入的整體性探究,從原始資料中形成結(jié)論和理論,通過與研究對(duì)象互動(dòng),對(duì)其行為和意義建構(gòu)獲得解釋性理解的一種活動(dòng)(陳向明, 2023)。能夠幫助研究者管理、定型和分析幾乎任何語言的任何信息,它能提供世界上最廣泛的研究分析方法。 密執(zhí)安宏觀經(jīng)濟(jì)分析模型 ?根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論,使用反饋控制技術(shù)建立起來的大規(guī)模非先行隨機(jī)模型, ?經(jīng)濟(jì)學(xué)家不僅利用它能夠分析、評(píng)價(jià)美國政府過去的經(jīng)濟(jì)政策,更重要的是它還能評(píng)定、修改和制定現(xiàn)在與將來的政策。 ?他們對(duì)一家出版商出版的莎士比亞新作品,用計(jì)算機(jī)對(duì)它的修辭和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和比較。 計(jì)算機(jī)應(yīng)用于紅學(xué)的嘗試 ? 美國學(xué)者陳炳藻先生宣讀了一篇 《 從詞匯上的統(tǒng)計(jì)論 〈 紅樓夢(mèng) 〉 的作者問題 》 。 《 探討怡紅夜宴圖程序 》 ?彭昆侖等人用計(jì)算機(jī)定量研究 《 紅樓夢(mèng) 》 版本來解決一些疑難問題,成功地運(yùn)用計(jì)算機(jī)程序模擬出具有深刻藝術(shù)韻味的“怡紅夜宴圖”。 研究設(shè)計(jì) –研究材料 ?新浪網(wǎng)在 2023年 7月舉辦了“健康玩家 健康游戲”大型有獎(jiǎng)?wù)魑幕顒?dòng) 。 ?然后采用質(zhì)化研究中的文本分析方法 ( Textual Analysis) ? 使用 Nvivo進(jìn)行編碼和分析。 ?社會(huì)交往動(dòng)機(jī) ? 于是時(shí)常孤獨(dú)的我開始在另一個(gè)世界中尋找自己的朋友。 影響 , 控制 角色扮演動(dòng)機(jī) 滿足人們希望扮演另一個(gè)角色,以便體驗(yàn)另一種人生,更好的認(rèn)識(shí)自我、想象自我的需要。 農(nóng)場(chǎng)狂想曲介紹短片 (5mins) 研究目的 ?通過分析同學(xué)的游戲記錄(游戲中的操作) ?并結(jié)合游戲日志、訪談等資料 ?深入了解他們的問題解決過程及策略 研究方法 Replay(重播)功能 研究方法 ?本研究就以重播功能記錄的 游戲操作 為主線, ?結(jié)合同學(xué)撰寫的 游戲日志 ( BLOG)、訪談、觀察 BBS帖子等資料, ?對(duì)他們的問題解決過程和策略進(jìn)行深入分析。 4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)挖掘的定義 ?技術(shù)上定義 ? 數(shù)據(jù)挖掘( DM: Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域 ?應(yīng)用領(lǐng)域 ? 銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、零售(如超級(jí)市場(chǎng))等商業(yè)領(lǐng)域 ?所能解決的典型商業(yè)問題: ? 數(shù)據(jù)庫營(yíng)銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售、客戶流失性分析等等 數(shù)據(jù)挖掘的典型示例 ?超市中的數(shù)據(jù)挖掘,小孩尿布和啤酒的關(guān)系 ?IBM推出 Advanced Scout軟件,應(yīng)用于 NBA球隊(duì) 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能 數(shù)據(jù)總結(jié) 分類 聚類 估計(jì)與預(yù)測(cè) 關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)總結(jié) ?也可稱為描述 (Description) ,目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮,給出它的總體的綜合描述,實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的總體把握。 聚類 ?聚類( Clustering)是指當(dāng)要分析的數(shù)據(jù)缺乏描述信息,或是無法組成任何分類模式時(shí)就采用聚類的方法,將異構(gòu)母體區(qū)隔為較具同構(gòu)性的群(Cluster),即將組之間的差異識(shí)別出來,并對(duì)個(gè)別組內(nèi)的相似樣本進(jìn)行挑選,實(shí)現(xiàn)同組數(shù)據(jù)相近,不同組數(shù)據(jù)相異。 關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn) ?關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)
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