专利定量分析方法：统计频次排序法

专利信息及其在企业中的应用专利分析是情报分析的重要分析方法之一，据统计，世界上每年发明创造成果的90%至95%在专利文献上记载，现在世界上约90个国家、地区及组织用大约30种文字每年出版约100多万件专利文献，全世界发明成果的70%～90%仅仅出现在专利文献中，而不会出现在期刊论文、会议报告等其他文献形式上。

由于专利文献技术内容的广泛性、专业性、及时性、公开性，专利文献法律保护的严密性、规范性和时效性，灵活运用专利文献，进行专利分析，企业将获得独特而实用的信息，从而提高企业的竞争和创新能力。

一、专利文献的特点专利文献一般包括专利公报、专利申请文件、专利说明书、专利索引、专利分类表、专利文摘等有关专利和专利权人的已出版或未出版的资料。

除了数量巨大、内容广泛等特点，专利文献具有其它情报源所没有的特点：1、新颖性大多数国家采用的先申请制原则使申请人在发明完成之后尽早提交申请，以防他人捷足先登；其次，由于新颖性是专利申报的首要条件，因此，发明创造多以专利文献而非其它科技文献形式公布与众；而20世纪70年代初以来专利申请早期公开制度的推行，更加快了专利反映新技术的速度。

同一发明成果出现在专利文献中的时间比出现在其它媒体上的时间平均早1～2年。

2、可靠性专利经过了长期的公示和严格审查，其内容既确定又准确，可以根据专利文献进行技术复制。

3、详尽性专利文献必须公开其技术细节，是申请者唯一不得不向公众透露其关键信息，而在其它地方都不会透露的文献。

4、规范性专利文献采用统一的分类方法，有着同一的着录格式，非常便于检索。

二、通过专利文献可以获得的信息通过专利文献的检索和分析大致可获得以下几方面的信息：1、技术信息专利文献可提供很多新技术和新技术的关键信息及背景信息。

利用专利可发现供改进现有产品、工艺和设计的可能性和方法，以及在先技术，或可替代的新技术和新的研究方向。

2、技术和产业动向专利文献可以显现出哪些机构、哪些人员、那些国家正在从事哪些研究，这些研究处于什幺阶段，又有那些成果；从时间、空间上进行分析，就可以显示当前的前沿技术是什么，市场前景怎样，某一技术或产品的生命周期状况如何，潜在的市场价值和潜力是怎样的，本领域及相关领域产品或技术的转折方向和重大变化如何演变，技术和市场空隙在哪里。

专利信息分析方法与分析工具作者姓名：赵义强李珊作者单位：国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心材料工程发明审查部摘要：专利信息分析是知识产权运用的重要途径之一，文中较为详细地介绍了专利信息分析的方法、专利信息分析的国内外现有工具，并对专利分析人员提出了方法与工具的选择建议。

关键词： 专利信息 分析方法 工具 运用一、 前言党的十八大作出的“实施创新驱动发展战略”的重要部署，十八届三中全会和最近召开的中央经济工作会议明确提出，要加强知识产权保护和运用等工作。

近期，《国家知识产权局关于进一步提升专利申请质量的若干意见》中明确指出，提升专利信息利用和专利挖掘设计能力。

实施专利信息促进工程，指导创新主体充分利用专利文献和信息，分析未来技术发展路线，将专利信息利用融入技术研发全过程。

积极推动咨询服务体系建设，指导企事业单位深入挖掘创新成果，针对产业链关键环节和核心技术加强专利布局设计，系统保护创新成果。

可见国家对知识产权工作提出的新的更高要求，而专利信息分析正是使知识产权的正能量深度融入科技创新的重要运用途径之一。

据世界知识产权组织（WIPO）统计：专利信息是世界上最大的公开技术信息源之一，它包含了世界上90%～95%的技术信息，并且技术信息的公开要比其他载体早1～2 年；有效运用专利情报，可平均缩短研发时间60%，节省研发费用40%；在世界研发平均产出中，与其他活动相比，专利经济价值超过了90%。

因此在知识经济时代，专利信息对于国家、企业而言都具有举足轻重的作用。

最大程度地开发和利用专利信息，也成为国家和企业取得竞争优势的重要保证。

二、 专利信息分析方法专利信息分析是专利战略研究的核心, 指对专利说明书、专利公报中大量零碎的专利信息进行分析、加工、组合，并利用统计学方法和技巧使这些信息转化为具有总揽全局及预测功能的竞争情报，从而为企业的技术、产品及服务开发中的决策提供参考。

专利信息分析方法的分类有许多种，总体上，按照性质分类常见的有定性分析方法、定量分析方法、拟定量分析方法和图表分析分析方法①；按照专利信息挖掘的维度又可分为一维分析方法、二维分析分析方法、和多维度立体综合分析方法②。

专利分析方法：专利定量分析及应用原理专利定量分析方法主要有专利技术生命周期法、统计频次排序法、布拉德福文献离散定律、时间序列法和趋势回归法。

专利定量分析简述专利定量分析是指利用数理统计、科学计量等方法对研究对象的相关信息进行加工整理和统计分析，从而对研究对象的发展趋势做出预测和推断的一种基础信息分析方法。

在科学研究中，通过定量分析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。

专利信息定量分析是研究专利信息的重要方法之一，它是在对大量专利信息加工整理的基础上，对专利信息中的某些特征进行科学计量，从中提取有用的、有意义的信息，并将个别零碎的信息转化成系统的、完整的有价值情报。

专利定量分析方法是建立在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科的基础之上，通过数学模型等方式来研究专利文献中所记载的技术、法律和经济等信息的本质。

这种分析方法能提高专利信息分析质量，可以很好地分析和预测技术发展趋势，科学地反映发明创造所具有的技术水平和商业价值。

同时科学地评估某一国家或地区的技术研究与发展重点，用量化的形式揭示国家或地区在某一技术领域中的实力，从而可以获得认识市场热点及技术竞争领域的经济信息。

及时发现潜在的竞争对手，判断竞争对手的技术开发动态，及时获得相关产品、技术和竞争策略等方面的信息。

定量分析专利信息首先要对专利文献的有关外部特征进行统计。

这些外部特征有：专利分类、申请人、发明人、申请人所在国家、专利引文等，它们能够从不同角度体现专利信息的本质。

技术生命周期分析法技术生命周期分析是专利定量分析中最常用的方法之一。

通过分析专利技术所处的发展阶段，推测未来技术发展方向。

它针对的研究对象可以是某件专利文献所代表技术的生命周期，也可以是某一技术领域整体技术生命周期。

1.专利技术的4个发展阶段人们通过对专利申请数量或获得专利权的数量与时间序列关系、专利申请企业数与时间序列关系等分析研究，发现专利技术在理论上遵循技术引入期、技术发展期、技术成熟期和技术淘汰期四个阶段周期性变化。

专利信息的情报功能以及定量分析方法作者：王宇来源：《知识文库》2016年第14期在现代社会，知识产权愈发重要，专利则是其中最关键的部分。

获得专利信息，可以有效地促进研发工作。

所谓运用专利信息，其实主要是研究和利用专利情报，即运用专利信息的情报功能，它包括经济、技术和法律。

在浩如烟海的信息中，想要获取有用的情报，就必须对信息进行分析、筛选、整理等，因此，定量分析方法应运而生。

在现代社会，知识对于经济、社会进步等的促进作用越发明显，知识产权也愈发受到人们的重视。

作为其中最重要的一部分，专利更是受到关注。

专利信息是非常重要的技术信息源，若能有效运用其中的情报，对企业、国家都大有帮助。

为了最大限度地开发和利用专业信息，得到有用的情报，有关人员研究出了实用有效的分析方法，定量分析就是其中的一种。

1.专利信息的情报功能1.1专利信息简述某项专利技术在申请专利的过程中涉及到的信息就是专利信息，如专利的申请日期、专利权的范围、法律状况等。

它以专利文献作为依据或主要内容，经过分解、标记、加工、统计、整合、分析、转化等手段处理，通过信息化方式传播，包括技术信息、经济信息、法律信息、战略信息和著录信息等。

专利信息的特点则有内容新颖广泛、分类明确和描述详细。

1.2专利信息的情报功能由于包含专利信息，专利文献可以发挥情报功能，主要包括经济情报功能、技术情报功能和法律情报功能。

把专利信息转化为有用的情报，继而进行开发和利用，以充分发挥专利信息的情报功能。

技术情报功能指的是专利文献对于某种技术的详细介绍、图文说明、可以应用的科学领域等相关信息。

通过技术情报，可以迅速了解某种技术。

另外，市场的需求促使相关人员不断研发新技术，而研发需要有一个确定的方向。

通过对技术情报进行分析，可以了解到某一技术的当前情况，如其组成和扩张、不同技术领域的关联、研究热点、成熟度等，进而迅速确定研发方向，避免不必要的花费。

经济情报与技术本身的价值及市场经济相关。

专利分析方法和流程说明专利分析是对专利文件进行深入研究和评估的过程，旨在了解专利的内容、技术水平、商业价值和法律风险等方面的信息。

它对于企业在技术创新、竞争对手分析和知识产权管理等方面都非常有用。

下面将详细介绍专利分析的方法和流程。

一、专利分析的方法1.专利文献检索方法：专利文献检索是专利分析的基础，主要通过专利数据库和引擎进行检索。

常用的专利数据库包括中国专利数据库、美国专利数据库、欧洲专利数据库等。

在检索时，可以使用关键词检索、分类号检索、申请人/专利权人检索等方法，以获取与研究目标相关的专利文献。

2.专利文本分析方法：专利文本分析是对专利文本进行结构化和定量分析的方法。

常用的文本分析方法包括词频统计、主题建模、情感分析等。

词频统计可以帮助了解专利中关键词的使用频率，从而判断技术热点和趋势。

主题建模可以将专利文本聚类成不同的主题，帮助理解专利中的技术领域和核心概念。

情感分析可以评估专利文件中蕴含的情感色彩，判断其商业价值和技术可行性。

3.专利引证分析方法：专利引证分析是通过研究专利之间的引证关系，来评估专利的创新性、前瞻性和重要性。

可以采用正向引证分析和反向引证分析两种方法。

正向引证分析是研究被引证的专利，可以了解该专利在技术上的重要性和影响力。

反向引证分析是研究引证该专利的专利，可以了解该专利的技术先导性和创新程度。

4.专利竞争对手分析方法：专利竞争对手分析是研究竞争对手的专利情况，了解其技术布局和发展方向的方法。

可以通过专利申请者/专利权人、技术领域、申请数量等指标进行分析，发现竞争对手的技术热点和优势领域，以及与自己的差距和优势。

二、专利分析的流程1.确定研究目标：要进行专利分析，首先需要明确研究目标，确定需要研究的技术领域、问题或专利文件类型等。

2.专利文献检索：根据研究目标，选择适当的专利数据库进行检索，使用合适的检索词和策略进行检索，并筛选出与研究目标相关的专利文献。

3.专利文本分析：对筛选出的专利文献进行详细阅读和分析，可以使用词频统计、主题建模等方法，了解专利中的关键词、核心概念和技术趋势。

专利分析方法：定性分析、定量分析、拟定量分析与图表分析专利分析方法：定性分析、定量分析、拟定量分析与图表分析专利信息分析方法对专利信息进行分析的方法有许多种，通常按定性分析、定量分析、拟定量分析和图表分析来划分分析方法的类型。

1．专利定性分析方法专利定性分析是指通过对专利文献的内在特征，即对专利技术内容进行归纳、演绎、分析、综合，以及抽象与概括等，以达到把握某一技术发展状况的目的。

具体地说，根据专利文献提供的技术主题、专利国别、专利发明人、专利受让人、专利分类号、专利申请日、专利授权日和专利引证文献等技术内容，广泛进行信息搜集，对搜集的内容进行阅读和摘记等，在此基础上，进一步对这些信息进行分类、比较和分析等研究活动，形成有机的信息集合。

进而有重点地研究那些有代表性、关键性和典型性的专利文献，最终找出专利信息之间的内在的甚至是潜在的相互关系，从而形成一个比较完整的认识。

专利信息的定性分析，着重于对技术内容的分析，是一种基础的分析方法，在专利信息分析中有重要作用和不可替代的地位。

常见的定性分析方法包括专利技术定性描述分析和专利文献的对比研究。

2．专利定量分析方法专利信息定量分析是研究专利文献的重要方法之一，它是建立在数学、统计、运筹学、计量学和计算机等学科的基础之上，通过数学模型和图表等方式，从不同角度研究专利文献中所记载的技术、法律和经济等信息。

定量分析方法是在对大量专利信息加工整理的基础上，对专利分类、申请人、发明人和申请人所在国家和专利引文等某些特征进行科学计量，将信息转化成系统的、完整的有价情报。

这种分析方法能提高专利信息质量，可以很好地分析和预测技术发展趋势，科学地反映发明创造所具有的技术水平和商业价值；科学地评估某一国家或地区的技术研究与发展重点，用量化的形式揭示国家或地区在某一技术领域中的实力，从而获得认识市场热点及技术竞争领域等经济情报；及时发现潜在的竞争对手，判断竞争对手的技术开发动态，获得相关产品、技术和竞争策略等方面的情报。

专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言：在当今科技快速发展的时代，专利管理对于企业的创新和发展至关重要。

随着专利数量的不断增加，如何高效地管理和分析专利数据成为了一个迫切需要解决的问题。

本文将介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法，帮助企业更好地利用专利资源，提升创新能力和竞争力。

一、数据收集与整理1. 专利申请数据的收集通过与专利局合作或购买专利数据库的方式，获取专利申请数据。

确保数据的准确性和全面性，包括专利号、申请人、发明人、申请日期等信息。

2. 数据整理与清洗对收集到的专利数据进行整理和清洗，去除重复和无效数据。

可以利用数据清洗工具或编写脚本进行自动化处理，提高效率和准确性。

二、数据统计方法1. 专利数量统计根据不同的时间段、领域或类型对专利数量进行统计。

可以绘制柱状图或折线图，直观地展示专利数量的变化趋势。

2. 专利申请人统计对专利申请人进行统计，了解主要申请人的数量和分布情况。

可以通过绘制饼图或地图来展示不同申请人的占比和地域分布。

3. 专利分类统计对专利进行分类统计，了解不同领域或技术类型的专利数量。

可以根据国际专利分类系统（IPC）或自定义的分类体系进行统计分析。

三、数据分析方法1. 技术发展趋势分析通过对专利数据的时间序列分析，了解不同技术领域的发展趋势。

可以利用数据挖掘和机器学习算法，发现技术演化的规律和趋势。

2. 竞争对手分析通过对专利申请人和发明人的关联分析，了解竞争对手的专利布局和技术优势。

可以利用网络分析和社会网络分析方法，揭示竞争对手之间的关系和影响力。

3. 专利价值评估通过对专利的引用分析和引证分析，评估专利的技术价值和商业价值。

可以利用专利引证网络和文本挖掘技术，发现潜在的技术转化机会和市场需求。

四、数据可视化工具1. 图表绘制工具利用常见的图表绘制工具，如Excel、Tableau等，将统计和分析结果以图表形式展示。

选择合适的图表类型和配色方案，提高信息传达的效果和吸引力。

专利定量分析与定性分析一、专利技术的定量分析专利技术的定量分析是指利用数理统计、科学计量等方法对专利技术信息进行加工整理和统计分析的一种信息分析方法。

通过定量分析可以使人们对专利技术信息的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示专利技术的产生和发展规律，把握本质，理清关系，预测发展趋势。

(一)针对国内专利数量和技术要素的统计分析项目:1)趋势分析,通过对专利的申请数量和年代的统计分析，得出该领域技术的总体发展历程和发展趋势;同时，可以了解围绕该领域技术的申请人和发明人数量的历年变化情况，为分析者全面掌握该领域技术的总体走向提供帮助。

2)技术领域分析,通过对技术分类(通常为IPC分类)的统计分析，得出重点技术，以及重点技术的发展趋势;了解哪些国家、企业处于某技术分类的前沿，了解在某技术分类上有多少企业在关注，为分析者确定其技术投入的方向提供依据。

3)区域分析,统计分析不同国家在我国提交专利申请的状况，得出哪些国家或地区在该领域占据优势地位，也可以据此判断我国与国外相比在该领域内的技术优势或劣势。

4)竞争对手分析,通过对专利申请人的申请数量、申请的技术分类、申请区域、申请年代等指标的统计，找出主要竞争对手，并获得主要竞争对手申请专利的年代范围、专利相对产出率、竞争对手的竞争力强弱、主要技术构成、技术研发重点、近期申请专利的活跃程度等信息，了解竞争对手在不同区域专利申请的多寡及其申请保护策略，了解该领域技术的垄断情况等信息。

通过分析，可以为避免权利纠纷、要求专利许可、寻找合作伙伴、调整经营策略等方面提供有益帮助。

5)技术人才分析,针对发明人申请专利的情况进行统计，找出该领域的主要技术人才，了解发明人的技术研发重点及其技术特长，为分析者了解业内技术发展方向、寻找优秀的研发伙伴及引进人才提供帮助。

6)申请类型分析,针对国内专利的申请类型(发明、实用新型、外观)进行统计，了解该检索结果集中专利的技术含量和专利权的稳定性。

专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言：随着科技的不断发展和创新的推动，专利管理系统在企业中的重要性日益凸显。

然而，如何有效地统计和分析专利数据成为了一个挑战。

本文将为您介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法，帮助您更好地利用专利信息，推动企业的创新和发展。

一、数据统计的重要性专利管理系统中的数据统计对企业的创新决策和战略规划具有重要影响。

通过对专利数据的统计，企业可以了解自身的创新能力和竞争优势，从而为未来的研发方向和市场定位提供依据。

同时，数据统计还可以帮助企业识别潜在的技术合作伙伴，加强技术交流与合作，提升创新效率。

二、专利数据的分类与整理在进行数据统计与分析之前，首先需要对专利数据进行分类与整理。

根据专利的类型、申请人、技术领域等进行分类，将专利数据进行归类整理，以便后续的数据统计与分析工作。

同时，还可以根据专利的有效期、法律状态等进行标注，以便及时掌握专利的维权情况。

三、专利数据的统计方法1. 申请量统计通过统计每年的专利申请量，可以了解企业的创新活动是否有持续增长的趋势。

同时，还可以将企业的申请量与竞争对手进行对比，评估企业在特定技术领域的创新实力。

2. 国际化统计通过统计专利的国际化情况，可以了解企业的技术创新在国际市场上的影响力。

通过分析专利的国际化指标，如国际专利申请量、国际专利授权量等，可以评估企业的国际竞争力和技术输出能力。

3. 引证分析引证分析是一种通过统计专利被引用的情况，来评估专利的技术价值和影响力的方法。

通过分析专利的引证情况，可以了解企业的技术创新是否具有前瞻性和引领性，从而为企业的技术战略和技术布局提供参考。

四、专利数据的分析方法1. 技术领域分析通过对专利数据进行技术领域的分析，可以了解企业在不同技术领域的创新能力和竞争优势。

通过分析不同技术领域的专利数量、技术引证情况等指标，可以评估企业在特定技术领域的技术实力和市场地位。

2. 专利地图分析通过对专利数据进行地理位置的分析，可以了解企业在不同地区的专利布局和技术合作情况。

专利分析方法专利分析可以为企业竞争情报分析获得技术信息、产业发展现状信息、技术发展的背景信息、有关技术发明有用的详细信息和关键信息、有关技术领域的状况信息、研究开发及技术产业化的信息等方面专利分析方法专利分析可以为企业竞争情报分析获得技术信息、产业发展现状信息、技术发展的背景信息、有关技术发明有用的详细信息和关键信息、有关技术领域的状况信息、研究开发及技术产业化的信息等方面的内容。

对这些信息采用定性、定量等方法进行分析，可 以找出其变化规律及发展趋势，从而将个别、零碎的信息转化成系统、完整的认识，获得有助于企业制定策略、做出决策的竞争情报。

1 定量分析方法定量分析主要是通过专利文献的外表特征进行统计分析，也就是通过专利文献上所固有的标引项目来识别有关文献，然后对有关指标进行统计，最后用不同方法对有关数据的变化进行解释，以取得动态发展趋势方面的情报。

1．统计的主要指标专利数量。

某一技术类别的专利数量可以用于衡量这一技术领域技术活动的水平；而某一公司或某专利权人历年申请的专利数量反映了其技术活动发生、发展的过程及发展趋势等。

(1)专利被引频次某一专利被后续专利引用的次数可以反映此专利的重要程度，因为一项重要的专利出现以后，会伴随出现大量的改进专利产生，这项重要专利会被改进专利重复引用。

(2)同族专利数量某一发明的同族专利数反映了这个公司专利申请地域的广度，也反映了此发明的潜在价值。

由于需要翻译和专门的法律帮助等费用，在国外申请专利要比在本国昂贵得多，只有那些被公司认识到最有商业价值的发明才会在多国申请专利，以便保护今后的投资和产品输出的独占权，该指标反映公司专利申请的地域的广度及发明的 潜在价值。

(3)即时影响因子即时影响因子=公司专利的年平均引文量傲据库中全部专利的年平均引文量，即时影响因子值越高，代表该公司技术实力越强，技术越领先。

(4)技术生命周期技术生命周期=专利件数／专利权人数，该指标可以判断技术生命发展的阶段——新兴期、成长期、成熟期、衰落期。

专利申请中的专利数据分析与技术趋势在当今全球技术创新的浪潮中，专利数据的分析和技术趋势的研究对于企业和研究机构来说具有重要意义。

通过分析专利数据，我们可以了解到不同领域的技术发展趋势，为创新和决策提供依据。

本文将探讨专利数据分析的方法和应用，并展望未来的技术趋势。

一、专利数据分析方法专利数据分析是通过对专利文献进行挖掘和解读，发现其中隐藏的信息和规律。

以下是几种常见的专利数据分析方法：1. 文献计量学：通过统计和图表分析，对专利文献进行量化研究，如专利数量、发明人数量、引用数量等，来揭示技术发展的趋势和动态。

2. 词频分析：将专利文献中的关键词进行提取和统计，根据关键词的出现频率和重要性，来分析该领域的关键技术和研究热点。

3. 主题建模：通过机器学习和自然语言处理技术，将大规模的专利文献进行主题分类和关联，从而挖掘出技术领域的研究方向和演化路径。

二、应用案例分析1. 技术趋势预测：通过分析专利数据，可以预测技术的发展趋势和未来研究方向，帮助企业和研究机构调整技术布局，抢占市场先机。

2. 竞争情报分析：通过对竞争对手的专利数据进行分析，可以了解其技术优势和创新方向，为企业制定竞争策略和研发计划提供参考。

3. 技术评估与合作：通过对专利数据的分析，可以评估技术的商业价值和可行性，为技术转移、合作交流和专利授权提供依据。

三、未来技术趋势展望1. 人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的快速发展，专利数据分析将更加精准和高效，为各行各业的创新提供更好的技术支持。

2. 云计算与物联网：云计算和物联网的普及将使得专利数据的收集和共享更加方便，促进创新资源的全球化流动和合作。

3. 生物技术与医疗健康：生物技术和医疗健康领域的创新将给专利数据分析带来新的挑战和机遇，为健康产业的发展提供智力支持。

总结：专利数据分析在技术创新和决策中发挥着重要作用。

通过深入挖掘专利数据，我们可以了解技术发展的趋势和热点，为企业和研究机构提供科学依据。

专利使用中的数据分析方法分享引言在当今竞争激烈的商业环境中，专利的价值不容忽视。

专利不仅可以保护创新成果，还可以为企业带来竞争优势和商业机会。

然而，专利的管理和运用并非易事。

在这篇文章中，我们将分享一些在专利使用中应用的数据分析方法，帮助企业更好地利用专利资源并优化决策。

1. 专利分析专利分析是指通过对专利文献进行系统研究和分析，以获得有关技术领域的信息。

通过专利分析，企业可以了解竞争对手的技术发展方向、创新趋势以及市场机会。

在进行专利分析时，可以采用以下数据分析方法：a) 文献计量学分析：通过对专利文献的数量、引用关系、技术领域分布等进行统计和分析，可以揭示技术发展的趋势和热点。

例如，通过分析某一技术领域的专利数量和引用关系，可以了解到该领域的创新活跃度和技术发展方向。

b) 主题分析：通过文本挖掘和机器学习等方法，对专利文献的标题、摘要和关键词进行分析，可以提取出关键技术词汇、主题和知识图谱。

这有助于企业了解技术领域的关键技术和热点问题，为技术研发和创新提供指导。

2. 专利评估专利评估是指对专利价值进行评估和分析，以确定专利的商业价值和技术优势。

通过专利评估，企业可以了解自身专利组合的优势和劣势，为专利的运用和管理提供依据。

在进行专利评估时，可以采用以下数据分析方法：a) 专利引证分析：通过分析专利文献之间的引用关系，可以了解到专利的影响力和技术价值。

被其他专利引用的专利往往具有较高的技术竞争力和商业价值。

b) 法律状态分析：通过分析专利的法律状态，包括是否授权、是否维持有效等，可以了解专利的保护范围和商业利用的可能性。

这有助于企业判断专利的商业价值和风险。

3. 专利竞争情报专利竞争情报是指通过对竞争对手的专利信息进行收集和分析，以获取有关竞争对手的技术优势、创新趋势和市场机会。

通过专利竞争情报，企业可以了解竞争对手的技术布局和创新策略，为自身的技术研发和市场拓展提供参考。

在进行专利竞争情报时，可以采用以下数据分析方法：a) 竞争对手专利分析：通过分析竞争对手的专利组合，包括数量、技术领域分布、法律状态等，可以了解竞争对手的技术优势和创新重点。

专利分析基本方法的介绍与应用分析方法是进行专利信息分析的基础，是实现信息分析工作的目标和手段。

当前，数学方法的引入为各种分析方法的完善提供了有力的理论基础，同时也为实现各种方法的综合应用铺平了道路。

定量分析的基本方法定量分析作为信息分析的重要手段，已经被越来越多地应用在实际分析中。

主要围绕“定量”这一重要概念，对在专利信息分析中较常用到的时间序列法、回归法和聚类法，进行简单的阐述。

1. 时间序列分析所谓时间序列分析（time - series analysis），实际上就是通过对历史数据变化的分析，尽可能准确找出事物发展的轨迹，然后利用数学模型来描述这一事物发展的规律，以期达到对事物现状进行评价和对未来发展进行预测的目的。

它主要用来对技术发展的全过程进行描述，另外还可以对各种繁杂数据进行整理和修匀，以便为后续工作提供可靠的数据基础。

1）移动平均法。

移动平均（moving averages）法主要是用来处理一组在一定X围内无规则的波动的数据。

2）指数平滑法。

指数平滑（exponential smooth）法是对移动平均法的一种改进，最早是由美国经济学家罗伯特·G.布朗于20世纪50年代末首先提出的一种重要方法。

该方法修正了移动平均法在数据权重方面的缺陷，对不同时刻的数据给予了不同的权重。

3）生长曲线模型。

生长模型是基于对事物发展过程的认识而发展起来的一类曲线模型，它通过一条近似形如" S ”的曲线，可以很好地拟合事物的发生、发展和成熟的全过程。

2.回归分析回归（regression）分析是研究对象间相关关系的一种数学方法，以期找到一种科学的数学模型来描述这种关系，从而为后续的工作提供科学的理论依据。

与时间序列法相比，回归分析主要着眼于自变量与因变量间的相关性。

1）一元线性回归分析2）多元线性回归分析3）可线性化的非线性回归模型。

3．聚类分析聚类分析(cluster analysis)，又称数值分类学分析。

专利定量分析方法：统计频次排序法比较好的岗位评价的基本方法目前比较好的岗位评价方法有排序法、分类法、因素比较法、评分法排序法是根据一些特定的标准（比如工作的复杂程度、对组织的奉献大小等对各个职位的相对价值）进行整体比较，继而将职位按照相对价值的高低排列出一个次序。

其基本步骤是：1、对排序的标准达成共识。

尽管排序法是对岗位的整体价值进行评价而排序，但也需要参与评估的人员对什么样的“整体价值”更高达成共识，如责任更大，知识技能更高，工作更加复杂，环境因素恶劣等。

2、选定参与排序的职位。

假如公司较小能够选取全部职位进行排序。

3、评定人员根据事先确定评判标准，对公司同类岗位的重要性逐一作出评判，最重要的排在第一位，次要的、再次要的顺次往下排列。

4、将通过所有评定人员评定的每个岗位的结果加以汇总，得到序号与。

然后将序号与除以评定人数，得到每一岗位的平均序数。

最后，按平均序数的大小，由小到大评定出各岗位的相对价值的次序。

分类法是在岗位分析的基础上，对组织中全部或者规定范围内岗位进行多层次的划分，即先确定等级结构，然后再根据工作内容对工作岗位进行归类。

其基本步骤是：1、按照经营过程中各类岗位的作用与特征，将公司的全部岗位分成几个大的系统。

2、将各个系统中的各岗位分成若干层次，最少分为5-6档，最多的可分为15-20档。

3、明确规定各档次岗位的工作内容、责任与权限。

4、明确各系统各档次（等级）岗位的资格要求。

5、评定出不一致系统不一致岗位之间的相对价值与关系。

因素比较法是一种量化的工作评估方法，它实际上是对职位排序法的一种改进。

这种方法选择多种报酬因素，按照各类因素分别进行排序。

其基本步骤是：1、选择基准岗位。

选择一些在不一致企业中普遍存在的、工作内容相对稳固的、具有得到公认的市场工资水平的职位做为基准岗位。

2、分析这些基准岗位，找出一系列共同的报酬因素。

这些报酬因素应该是一些能够表达职位之间本质区别的因素。

如责任、工作的复杂程度等。

数据排序分析概念数据排序分析法是按一定顺序将数据排列，从而发现其优势者，可以作为进一步归类或分组的依据。

世界500强特点类型申请人研发活跃程度权利人市场竞争优势发明人技术研发实力深圳市大疆创…国家电网公司 北京航空航天…易瓦特科技股…西北工业大学 南京航空航天…广东容祺智能…深圳市道通智…广州极飞科技…佛山市神风航…北京航空航天大…国家电网公司 深圳市大疆创新…西北工业大学 易瓦特科技股份…南京航空航天大…中国航天空气动…清华大学中国人民解放军…北京理工大学 无人机发明专利申请人排序无人机发明专利权利人排序•大疆申请量第一，但授权不是第一；表明其研发很积极，但研发实力不是最强。

赵国成 罗伟 刘俍 王宏伦 丁文锐 向锦武 张晶晶 慕世友 戴琼海 魏传虎无人机发明专利发明人排序寻找主要科技研发人员，进行合作或引进增强研发实力。

北京航空航天大…国家电网公司 深圳市大疆创新…西北工业大学 易瓦特科技股份…南京航空航天大…中国航天空气动…清华大学中国人民解放军…北京理工大学 无人机发明专利权利人排序技术分类号IPC：部-大类-小类-大组-小组递降顺序部大类小类大组小组华为专利技术领域排序H电学G物理H 04L 29/06H 04L 29/08G 06F 17/30H 04Q 7/38H 04L 29/12H 04L 27/26H 04L 9/32H 04L 1/18H 04M 3/42H 04Q 7/22H 04W 12/06H 04W 24/10H 04W 4/06H 04W 4/12H 04W 24/02H 04W 48/16G 06F 9/445H 04Q 7/20H 04W 4/14H 04L 12/741H 04W 72/08G 06F 9/50H 04B 7/005H 04L 9/00H 04W 48/08H 04W 28/16G 06F 3/0488H 04Q 7/34G 06F 11/14H 04W 84/12H 04Q 7/30H 04B 7/04H 04N 7/26H 02J 7/00部小组技术分类号的统计层级？•整体+特点•一般以小类、大组进行统计专利技术领域H04LH04WG06FH04BH04QH04MH04NH04JH05KH01Q华为专利技术领域排序（小类）H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕H04W 无线通信网络〔2009.01〕G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N）H04B 传输〔4〕H04Q 选择（开关、继电器、选择器入H01H；无线通信网络入H04W）〔1，2009.01〕H04M 电话通信（通过电话电缆控制其他设备，但不包括电话交换设备的电路入G08）H04N 图像通信，如电视H04J多路复用通信（专用于数字信息传输的入H04L5/00；同时或顺序传送多个电视信号的系统入H04N7/08；用于交换机的入H04Q11/00）H05K 印刷电路；电设备的外壳或结构零部件；电气元件组件的制造（其他类目不包括的仪器零部件或其他设备的类似零部件入G12B；薄膜或厚膜电路入H01L27/01，H01L27/13；用于对印刷电路或印刷电路之间的电连接的非印刷方法入H01R；用于特殊类型设备的外壳或其结构零部件，见有关小类；仅包括单一工艺的加工方法，例如已列入其他类目的加热、喷射，见有关的类）H01Q 天线（微波加热用辐射器或天线入H05B6/72）华为专利申请地域排序（境外）华为专利授权地域排序（境外）。