按統計學角度專利信息分析方法

❶ 專利分析法的分析指標

多年來, 人們通過不斷摸索專利分析的方法並找尋更好的分析指標, 使分析方法及指標體系已日趨完善。國外進行專利分析的方法和指標已能夠較好地客觀評價專利數據, 充分挖掘其中的戰略競爭情報, 為企業戰略決策帶來有價值的參考。
專利分析方法分為定量分析與定性分析兩種。 定量分析又稱統計分析，主要是通過專利文獻的外表特徵進行統計分析，也就是通過專利文獻上所固有的標引項目來識別有關文獻，然後對有關指標進行統計，最後用不同方法對有關數據的變化進行解釋，以取得動態發展趨勢方面的情報。
（1）統計的對象與角度
①統計對象一般是以專利件數為單位。
②統計可按專利分類、專利權人、年度、國別等從不同角度進行。
當按分類對專利信息進行統計時，根據各個領域內專利數量的多寡，可得知哪些科技領域的發明行為景為活躍，哪一種技術將得到突破，哪些是即將被淘汰的技術。
如果對專利信息按國別進行統計，就可以發現被統計國家的科技發展戰略及其在各個領域所處的地位。這種統計結果有助於人們了解某一時期各國科研和開發的重點。
如果對專利按專利權人進行統計，可以發現某個領域重要的技術擁有者，或者哪個公司在該領域的具有重要地位。
（2）統計的主要指標
①專利數量。某一技術類別的專利數量可以用於衡量這一技術領域技術活動的水平；而某一公司或某專利權人歷年申請的專利數量反映了其技術活動發生、發展的過程及發展趨勢等。利用專利數量可以進行各國在不同時期、不同領域技術活動產出和謀求工業產權保護意向的比較。
②同族專利數量。某一發明的同族專利數反映了這個公司專利申請地域的廣度，也反映了此發明的潛在價值——由於需要翻譯和專門的法律幫助等費用，在國外申請專利比在自己國家要昂貴得多，只有那些被公司認識到最有商業價值的發明才會在多國申請專利，以便保護今後的投資和產品輸出的獨占權。
③專利被引次數。某一專利被後續專利引用的次數可以反映此專利的重要程度，因為一項重要的專利出現以後，會伴隨出現大量的改進專利產生，這項重要專利會被改進專利重復引用。引用情況揭示了專利之間的聯系，可用於跟蹤對應於不同技術的專利網路，發現處於不同技術交叉點上的專利。可惜的是我國的專利資料庫不能提供專利的被引次數，這不能不說是個缺憾。
④專利成長率。專利成長率測算的是專利數量成長隨時間變化的百分率，可顯現技術創新隨時間的變化是增加還是遲緩。例如專利季成長率是將一企業於某季所獲得的專利數量與前一季所獲得的專利數量相比較，計算出該季所獲專利較前一季增減幅度的百分比率。專利年成長率測算的是和上一年相比專利增長變化的百分比，用來衡量技術活動發展的變化狀況。
⑤科學關聯性。科學關聯性測算的是專利（標的專利）所引證的科研學術論文或研究報告數量，該指標衡量的是專利技術和前沿科學研究關系。科學關聯性的數值具有產業依存性：機械行業的科學關聯性平均數值將近為零，而高科技生化產業可能高達15。
⑥技術生命周期。技術生命周期測算的是企業的專利在其申請文件扉頁中所引證專利技術年齡的平均數。因此技術生命周期可以這樣理解：是最新專利和最早專利之間的一段時間。如果技術生命周期較短，意味著正在著力研發一門相對較新的技術，而且這門技術發展創新的非常快。技術生命周期具產業依存性，相對熱門的產業技術周期較短，如電子類的約3～4年，而制葯類的約為8～9年，造船類的可能長達15年。
⑦專利效率。專利效率測算的是一定的研發經費支出所創造的專利數量產出，此項指標用來評估企業在預定時間內專利數量產出的科研能力和成本效率。專利數量產出的越多，專利效率越高，則企業的技術研發能力越強。
⑧專利實施率。專利實施率能否被有益地實施、能否帶來科技創新對於那些還未實施的專利技術來說還是一個未知數。一般的發明專利的實施都還要經過一個開發過程，而開發不是都能成功的，有不少發明專利技術在開發過程中因技術難點解決不了或在現有技術條件下達不到預期效果，不得不半途而廢或最終放棄。可以通過技術性能、經濟效益、社會效益、市場因素、產業化開發和生產能力、宏觀環境以及產業化風險等多個角度對發明專利的實施進行衡量。專利實施率越高，則專利對於技術發展、技術創新做出的貢獻越大，和技術發展結合得越緊密。我國的專利實施率僅僅維持於30%左右，遠遠低於歐美日各國的水平。
⑨產業標准化指標。在跨產業橫向比較的時候，產業之間的差異給不同產業之間的專利指標數值的比較帶來了麻煩，為此需要使用產業標准化指標。產業標准化指標的數值是將一個企業的指標值除以企業所在產業該指標的平均值得出的。例如，在化學產業有30家企業，它們的科學關聯性的平均數值為3.7，那麼每一個化學企業科學關聯性的標准指標值應該是通過各企業科學關聯性的指標值除以3.7得到的。通過這種方式，可以消除不同產業所帶來的不同影響，進而找出每個產業內表現最好的那個企業。
（3）統計的主要內容
①專利技術按時間的分布研究。即以時間為橫軸、專利申請量(或批准量)為縱軸，統計專利量隨時間的變化規律，一般用於趨勢預測。
任何技術都有一個產生、發展、成熟及衰老的過程，歷年申請的專利數量、專利引文數量變化可以確定該技術的發展趨勢及活躍時期，為科研立項、技術開發等重大決策提供依據。而對不同技術領域的專利進行時間分布的對比研究，可以確定在某一時期內，哪些技術領域比較活躍，哪些技術領域處於停滯狀態。
②專利技術按空間的分布研究。即通過不同公司、企業間的專利數量對比，來反映他們的技術水平與實力。空間分布一般用於識別競爭對手，分析其技術策略等。
將某一技術類別的專利申請按專利權人進行統計，可以得到某項技術在不同公司或企業間的分布，了解哪些公司或企業在該領域投入較多、專利活動較活躍、技術水平較領先；而對不同技術類別各公司的專利頻數進行統計，可以了解各公司最活躍的領域，即其開發的重點領域。另外，通過檢索某一專利的同族專利，可以得到這些專利申請的地理分布，從而判斷其商業價值，了解某公司技術輸出的重點領域；也可以為技術引進提供依據，為產品出口避開對方的保護區提供情報。
（4）度量技術發展不同階段的統計參數。
技術生長率 ： =a/A。其中a：當年發明專利申請數(或批准數)；A：追溯5年的發明專利申請累積數(或批准累積數)。連續計算數年，v值遞增，說明該技術正在萌芽或生長階段。
技術成熟系數 ： =a/(a + b)。其中a同上，b為當年實用新型專利申請數(或批准數)。連續計算數年，α值遞減，反映技術日趨成熟。
技術衰老系數β：β=(a + b)/(a + b + c)。其中a、b同上，c為當年外觀設計專利或商標申請數(或批准數)。連續計算數年，β值遞增，預示該技術日漸陳舊。
新技術特徵系數 。其中 為技術生長率， 為技術成熟系數。是反映某項技術新興或衰老的綜合指標， 值越大，新技術特徵越強，預示它越具有發展潛力。 定性分析也稱技術分析，是以專利的技術內容或專利的「質」來識別專利，並按技術特徵來歸並有關專利使其有序化。這和統計分析僅依靠專利文獻外表特徵是有很大區別的。定性分析一般用來獲得技術動向、企業動向、特定權利狀況等方面的情況。可以從發明的用途、原理、材料、結構和方法等5個方面來考慮重要專利的內容，並將重要專利按照內容的異同分類。如果專利內容以原理為主，說明這項技術尚未成熟；如果專利內容以用途的多樣性為主，則說明技術已能實用。另外，將某技術領域各主要公司的專利按專利內容列表分析可以看出各公司的技術特色及開發重點； 將有關專利按技術內容的異同分成各個專利群，對某一公司擁有的不同專利群或對不同時期專利群變化情況進行分析，可以對某項技術或產品發展過程中的關鍵問題、今後發展趨勢及應用動向、與其他技術的關系等進行分析與預測。
由於涉及到技術的具體內容，定性分析的工作比較繁重、復雜。至於用定量分析還是定性分析，應視所希望解決的問題和掌握的專利數據而定。事實上，經常需要將定性分析與定量分析結合起來才能達到好的效果。比如，可先通過定量分析確定哪些公司在某一技術領域佔有技術優勢(專利申請量或批准量可以反映技術活動水平)，辨別這一技術領域的重要專利(某一專利被後續專利的引用數反映專利的重要性)，然後再針對這些公司的重要專利進行定性分析。
專利信息的定量分析與定性分析，一個是通過量的變化，一個是通過內在質的變化來反映技術的發展狀況與發展趨勢。兩者既有區別，又存在必然的聯系。量的分類需要根據質，質的體現又要通過量。因此在實際工作中，將兩者配合使用會獲得更好的效果。
專利分析的指標較多, 利用不同的指標可以從不同角度客觀評價專利數據。許多國外的專利咨詢機構都已建立了自身的一套完備的分析指標體系, 如美國摩根研究與分析協會、CHI 研究中心等, 他們在分析中結合利用多個分析指標, 綜合評價專利數據。現將部分常用的分析指標列於表2 之中。
與國外較成熟的專利分析方法及指標體系相比, 國內對專利分析的重視度仍不夠、利用較少, 分析中對專利信息資源的加工程度較低, 且專利資料庫中對專利的引用情況沒有記錄, 以至於一些重要的分析方法如專利引文分析及其相應指標都無法利用, 最終導致專利分析的價值在國內的企業戰略中沒能得以充分發揮。然而我們應該看到專利分析對企業的戰略決策確實有著很好的輔助預測作用, 因此國內開展專利分析應學習借鑒國外分析方法及指標, 加深對專利信息的加工, 建立專利引文等資料庫, 更好地發揮專利信息的價值, 為企業戰略競爭服務。

❷ 統計學的研究方法有哪些

統計學作為一門方法論科學，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在後續課程中學習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

❸ 專利分析 專利戰略是什麼呀

專利分析是對專利說明書、專利公報中大量零碎的專利信息進行分析、加工、組合, 並利用統計學方法和技巧使這些信息轉化為具有總攬全局及預測功能的競爭情報, 從而為企業的技術、產品及服務開發中的決策提供參考。
專利分析一般分為專利基本面的分析和專利技術面的分析，基本面分析通過統計專利著錄項目實現，技術面分析一般是通過專利標引來實現的，通過對專利文件進行閱讀標引，技術歸類，最後形成細致的技術分析統計。

專利戰略一般是指企業面對激烈變化、嚴峻挑戰的環境，主動地利用專利制度提供的法律保護及其種種方便條件有效地保護自己，並充分利用專利情報信息，研究分析競爭對手狀況，推進專利技術開發、控制獨占市場；為取得專利競爭優勢，為求得長期生存和不斷發展而進行總體性謀劃。
企業戰略一般分為進攻性的專利戰略和防禦性的專利戰略。
參考資料：http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_zlfx/?tp=hg
http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_zlzl/?tp=hg

❹ 專利資料庫 專利分析是什麼呀

專利資料庫通常有兩種，一種是國家與區域層面；一種是企業層面。
前者如中國專利資料庫、美國專利資料庫、歐洲局專利資料庫。目的是為公眾提供檢索服務。
企業層面的專利資料庫通常是企業根據自身實際需要，按照特定的技術主題建立的企業專利資料庫，又稱專利信息平台，目的主要有指導研發、監控技術發展、監控競爭對手、企業專利管理等等。
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專利分析是對特定技術或特定主題的專利進行分析、加工、整理，最後形成各種層次的專利圖表。
專利分析一般分為專利基本面的分析和專利技術面的分析，基本面分析通過統計專利著錄項目實現，技術面分析一般是通過專利標引來實現的，通過對專利文件進行閱讀標引，技術歸類，最後形成細致的技術分析統計。
專利分析也有兩種，一種是政府實施的，一種是企業實施的。前者如日本專利局每年發布的行業專利分析報告，後者是企業按照特定技術或特定主題制定的，目的主要有指導項目立項、研發，掌握技術發展脈絡，獲悉熱點技術，規避專利壁壘，尋找專利空白點進行研發布局，尋找基礎性專利等等。
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詳細資料你可以參考http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_ztsjk/?tp=hg
這里的資料很全的，還有圖形演示，免費的專利資料庫挺好用的

❺ 專利的分析方法有哪些

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專利分析方法分為定量分析與定性分析兩種。

定量分析又稱統計分析, 主要是通過專利文獻的外表特徵來進行統計分析, 也就是通過專利文獻上所固有的項目如申請日期、申請人、分類類別、申請國家等來識別有關文獻, 然後將這些專利文獻按有關指標如專利數量、同族專利數量、專利引文數量等來進行統計分析, 並從技術和經濟的角度對有關統計數據的變化進行解釋, 以取得動態發展趨勢方面的情報。

定性分析也稱技術分析, 是以專利說明書、權利要求、圖紙等技術內容或專利的「質」來識別專利, 並按技術特徵來歸並有關專利並使其有序化, 一般用來獲得技術動向、企業動向、特定權利狀況等方面的情報。

通常情況下, 在進行專利分析時, 需要將定量分析與定性分析結合起來使用, 也就是將外表特徵及內容特徵結合起來進行分析, 才能達到較好的分析效果。

❻ 專利分析法的介紹

隨著世界技術競爭的日益激烈， 各國企業紛紛開展專利戰略研究， 而其核心正是專利分析（Patent Analysis）, 即對專利說明書、專利公報中大量零碎的專利信息進行分析、加工、組合， 並利用統計學方法和技巧使這些信息轉化為具有總攬全局及預測功能的競爭情報， 從而為企業的技術、產品及服務開發中的決策提供參考。專利分析不僅是企業爭奪專利的前提， 更能為企業發展其技術策略， 評估競爭對手提供有用的情報。因此， 專利分析是企業戰略與競爭分析中一種獨特而實用的分析方法， 是企業競爭情報常用分析方法之一。

❼ 什麼是專利分析為什麼要進行專利分析

我們在拿到一項專利的時候，需要對其進行專利分析，通過專利分析我們可以知道這項技術在行業內所處的地位是如何，而且還可以知道這一領域的前景如何，幫助專利的產業話更好的進行，那麼什麼是專利分析？我們就為大家解答這一重要問題。專利分析（Patent Analysis），即對專利說明書、專利公報中大量零碎的專利信息進行分析、加工、組合，並利用統計學方法和技巧使這些信息轉化為具有總攬全局及預測功能的競爭情報，從而為企業的技術、產品及服務開發中的決策提供參考。專利分析不僅是企業爭奪專利的前提，更能為企業發展其技術策略，評估競爭對手提供有用的情報。因此，專利分析是企業戰略與競爭分析中一種獨特而實用的分析方法，是企業競爭情報常用分析方法之一。專利分析的流程是什麼？專利信息分析的具體工作，主要分為以上7個環節，即明確分析對象和目的、行業市場和技術調研、專利信息檢索、數據處理、專利信息可視化、數據分析和項目驗收。在大數據時代，讓復雜的專利信息易於理解，挖掘分析出專利信息背後潛在的價值，可使企業在技術和市場競爭中掌握主動權，發揮專利情報的真正作用。專利信息分析的可視化能夠實現專利信息有效、直觀、快速的傳遞，提升企業專利管理的工作效率。所謂專利信息的可視化，也被稱之為信息設計，數據可視化，旨在利用合理的設計方式分析並組織數據和信息，讓數據、信息以合理的方式展現和傳播。在作者看來，專利信息檢索是專利信息可視化的基礎，專利信息可視化是專利信息檢索結果的表現形式。專利信息可視化用藝術的手法表現理性的思維，簡而言之，就是藉助圖像化的手段，清晰有效的呈現專利信息分析、挖掘的成果，讓枯燥無味的專利信息數據變得更為直觀，讓不懂專利的人可以讀懂專利信息分析數據。為什麼要進行專利分析？專利是世界上最大的技術信息源，據實證統計分析，專利包含了世界科技信息的90%-95%。但如此巨大的信息資源遠未被人們充分地加以利用。事實上，對企業組織而言，專利是企業的競爭者之間惟一不得不向公眾透露而在其他地方都不會透露的某些關鍵信息的地方。因此，企業競爭情報的分析者，通過細致、嚴密、綜合、相關的分析，可以從專利文獻中得到大量有用信息，而使公眾的專利資料為本企業所用，從而實現其特有的經濟價值。

❽ 專利情報分析的專利情報分析的方法

一、常用的專利情報分析方法
專利情報分析方法是以文獻計量學為基礎、藉助於其它學科的知識和有關工具而進行的。以前,專利情報分析主要是手工從專利文獻中抽取大量的專利信息,利用有關統計方法,結合行業經驗進行分析處理、探索隱藏在專利文獻背後的情報,來為企業技術創新管理的決策服務。因此當時的主要分析方法有原文分析法、簡單統計分析法、以簡單統計為基礎的圖表法、動態矢量法等。
1. 原文分析法。
通過檢索競爭對手企業的專利說明書,對其進行仔細閱讀、認真分析來掌握競爭對手新產品新技術的開發特點,包括尋找空隙法、技術改進法、技術綜合法和專利技術原理法。
2. 簡單統計分析。
按照專利發明人、專利申請人、專利分類號和專利文獻的數量分別進行統計分析。通過對相關情況的統計分析,能夠了解各國科技進步的現狀、技術研究興趣或熱點的轉移情況、能在一定程度上摸清當前技術發明人的注意力以及該項技術領域發展的去向、可以看出在某一技術領域的競爭情況,甚至可以判斷出最活躍的領域。
3. 組配統計分析。
通過對專利統計中專利分類號、專利權人、專利申請日(授權公布日) 和專利申請國進行組配統計,由此獲得各種統計信息,然後對這些統計信息進行分析。
4. 關鍵詞頻統計。
①刪除重復申請的專利,然後從專利權項、摘要和標題中抽取若干帶有技術實驗概念的關鍵詞; ②對關鍵詞的頻數進行統計; ③是讀意,對出現概率比較高的關鍵詞進行邏輯組配,進行技術概念的再理解。
5. 技術細分後再統計。
按等級樹原則對某一技術進行技術細分展開,對其下位概念逐項進行統計 。
6. 指標變化圖表和技術動態及特性比較表。
技術動態及特性表主要用來從技術領域、產品的某些功能等角度,反映不同年度和不同企業申請專利的技術動態和特性,從而比較諸企業的技術開發趨勢和方向。主要形式有:企業在不同年度、不同技術領域中技術開發比較,不同科研選題的比較、不同企業不同科研選題比較,各種因素之間的回歸分析 。
7. 矢量動態模型法。
專利文獻除反映科學技術的量變關系外,還隱含著科技發展的方向。因此借用矢量的概念來加以表示。應用矢量模型法就是把統計的動態數據實行矢量模型化,爾後對科學發展動向加以評價和預測。
8. 專利引文分析法。
對專利文獻引用參考文獻的現象進行分析研究,揭示其數量特徵和內存規律,並據此進行技術發展趨勢的評價。
9. 專題資料分析法。
所謂「專題資料分析法」,就是根據專利文獻在國際發明分類表中的分散性,在某專題文獻資料的地理分布、研究內容等進行排列組合和分析研究,從中預測世界上創造發明活動最活躍的國家以及側重研究的領域等。
二、專利情報分析方法最新發展
隨著計算機的普及、信息技術和網路技術的發展,專利情報分析逐漸從手工處理過渡到了以計算機為工具的時代。這對專利情報分析提供了極大的便利條件,而且也促使專利情報分析方法向自動化、智能化、可視化方向發展。
1. 計算機的量化處理。
要對每個領域中所包括的成百上千專利文獻進行量化分析,應必須對這些專利文獻的申請日、主分類號、優先權申請國、申請人、公開號等著錄項進行檢索、篩選、統計,並繪制圖表。用手工方法顯然是極費時費力的。為此需要創建專利情報分析資料庫,並採用計算機分析、統計資料庫中專利文獻著錄項的方式對專利文獻進行量化分析。
在專利情報分析資料庫中,運用EXCEL 電子表格所具有的強大功能,對每一項著錄項目進行排序,從中篩選出每年、各國、各公司的專利申請號,再對上述各項進行數量統計,就可有針對性地做出統計圖表,從各個方面了解該領域的專利發展情況。具體來說,主要包括:①專利申請數量的年代分布,可以柵測出某技術領域的未來發展態勢; ②專利文獻的技術主題分類,可對技術主題進行分類統計並做成技術主題分布圖; ③以優先權所屬國統計各國的本國專利申請量,可以了解各國家在該領域的技術實力; ④各公司所擁有的專利數量統計,可了解各公司在該技術領域的技術經濟實力; ⑤各公司國外專利申請情況,對具有兩個國家以上的專利申請進行數量統計,畫出各公司國外專利申請數量的分布圖; ⑥各國專利申請數量的分布情況,查清在不同國家所面臨的競爭對手,可以了解外國公司在這些國家的市場競爭程度; ⑦各國家專利的申請情況統計分析,可了解在每一個國家內各公司的競爭態勢。
2. 基於相似函數的專利情報分析方法。
這里所述的相似函數包括:基於專利引文的相似函數和基於術語並發的相似函數，基於文獻中術語的並發性的相似函數也是有效的。可靠的數據源提供了每篇文獻的一致的索引術語,這些用來建立基於術語並發的相似函數。
這個函數使用SQL 查詢語句很容易執行。計算出文獻間的相似值後,利用力定向配置法( force direct placement) 或自組織神經網路技術來將文獻映射到二維空間中,形成文獻聚類,以探索文獻間的關系。力定向配置法就是在開始的時候,所有的文獻都放置在平面中心位置,文獻之間的作用力與它們的距離成反比,與它們的相似值成正比;如果相似值大於0 ,則為吸引力,否則為排斥力;力的方向遵守力學中庫侖法則。此過程反復進行,直到形成一個穩定的文獻映射圖。自組織神經網路技術是以相似矩陣的行為輸入變數,訓練矩形的自組織神經網路。一般使用的是一個的自組織神經元矩陣。在訓練完成後, N維空間中的神經元連接權的密度分布與訓練矢量的密度分布相匹配。
總的來說，專利分析分為定量分析與定性分析兩種。
1、定量分析
定量分析主要是通過專利文獻的外表特徵進行統計分析，也就是通過專利文獻上所固有的標引項目來識別有關文獻，然後對有關指標進行統計，最後用不同方法對有關數據的變化進行解釋，以取得動態發展趨勢方面的情報。
（1）統計的對象與角度
①統計對象一般是以專利件數為單位。 ②統計可按專利分類、專利權人、年度、國別等從不同角度進行。 當按分類對專利信息進行統計時，根據各個領域內專利數量的多寡，可得知哪些科技領域的發明行為景為活躍，哪一種技術將得到突破，哪些是即將被淘汰的技術。 如果對專利信息按國別進行統計，就可以發現被統計國家的科技發展戰略及其在各個領域所處的地位。這種統計結果有助於人們了解某一時期各國科研和開發的重點。 如果對專利按專利權人進行統計，可以發現某個領域重要的技術擁有者，或者哪個公司在該領域的具有重要地位。 （2）統計的主要指標
①專利數量。 某一技術類別的專利數量可以用於衡量這一技術領域技術活動的水平；而某一公司或某專利權人歷年申請的專利數量反映了其技術活動發生、發展的過程及發展趨勢等。利用專利數量可以進行各國在不同時期、不同領域技術活動產出和謀求工業產權保護意向的比較。 ② 同族專利數量。 某一發明的同族專利數反映了這個公司專利申請地域的廣度，也反映了此發明的潛在價值——由於需要翻譯和專門的法律幫助等費用，在國外申請專利比在自己國家要昂貴得多，只有那些被公司認識到最有商業價值的發明才會在多國申請專利，以便保護今後的投資和產品輸出的獨占權。 ③專利被引次數。 某一專利被後續專利引用的次數可以反映此專利的重要程度，因為一項重要的專利出現以後，會伴隨出現大量的改進專利產生，這項重要專利會被改進專利重復引用。引用情況揭示了專利之間的聯系，可用於跟蹤對應於不同技術的專利網路，發現處於不同技術交叉點上的專利。可惜的是我國的專利資料庫不能提供專利的被引次數，這不能不說是個缺憾。 ④專利成長率。 專利成長率測算的是專利數量成長隨時間變化的百分率，可顯現技術創新隨時間的變化是增加還是遲緩。例如專利季成長率是將一企業於某季所獲得的專利數量與前一季所獲得的專利數量相比較，計算出該季所獲專利較前一季增減幅度的百分比率。專利年成長率測算的是和上一年相比專利增長變化的百分比，用來衡量一年來技術活動發展的變化狀況。 ⑤科學關聯性。 科學關聯性測算的是專利（標的專利）所引證的科研學術論文或研究報告數量，該指標衡量的是專利技術和前沿科學研究關系。科學關聯性的數值具有產業依存性：機械行業的科學關聯性平均數值將近為零，而高科技生化產業可能高達15。 ⑥ 技術生命周期。 技術生命周期測算的是企業的專利在其申請文件扉頁中所引證專利技術年齡的平均數。因此技術生命周期可以這樣理解：是最新專利和最早專利之間的一段時間。如果技術生命周期較短，意味著正在著力研發一門相對較新的技術，而且這門技術發展創新的非常快。技術生命周期具產業依存性，相對熱門的產業技術周期較短，如電子類的約3～4年，而制葯類的約為8～9年，造船類的可能長達15年。 ⑦專利效率。 專利效率測算的是一定的研發經費支出所創造的專利數量產出，此項指標用來評估企業在預定時間內專利數量產出的科研能力和成本效率。專利數量產出的越多，專利效率越高，則企業的技術研發能力越強。 ⑧ 專利實施率。 專利實施率能否被有益地實施、能否帶來科技創新對於那些還未實施的專利技術來說還是一個未知數。一般的發明專利的實施都還要經過一個開發過程，而開發不是都能成功的，有不少發明專利技術在開發過程中因技術難點解決不了或在現有技術條件下達不到預期效果，不得不半途而廢或最終放棄。可以通過技術性能、經濟效益、社會效益、市場因素、產業化開發和生產能力、宏觀環境以及產業化風險等多個角度對發明專利的實施進行衡量。專利實施率越高，則專利對於技術發展、技術創新做出的貢獻越大，和技術發展結合得越緊密。我國的專利實施率僅僅維持於30%左右，遠遠低於歐美日各國的水平。 ⑨產業標准化指標。 在跨產業橫向比較的時候，產業之間的差異給不同產業之間的專利指標數值的比較帶來了麻煩，為此需要使用產業標准化指標。產業標准化指標的數值是將一個企業的指標值除以企業所在產業該指標的平均值得出的。例如，在化學產業有30家企業，它們的科學關聯性的平均數值為3.7，那麼每一個化學企業科學關聯性的標准指標值應該是通過各企業科學關聯性的指標值除以3.7得到的。通過這種方式，可以消除不同產業所帶來的不同影響，進而找出每個產業內表現最好的那個企業。
（3）統計的主要內容
①專利技術按時間的分布研究。 即以時間為橫軸、專利申請量(或批准量)為縱軸，統計專利量隨時間的變化規律，一般用於趨勢預測。 任何技術都有一個產生、發展、成熟及衰老的過程，歷年申請的專利數量、專利引文數量變化可以確定該技術的發展趨勢及活躍時期，為科研立項、技術開發等重大決策提供依據。而對不同技術領域的專利進行時間分布的對比研究，可以確定在某一時期內，哪些技術領域比較活躍，哪些技術領域處於停滯狀態。 ②專利技術按空間的分布研究。 即通過不同公司、企業間的專利數量對比，來反映他們的技術水平與實力。空間分布一般用於識別競爭對手，分析其技術策略等。 將某一技術類別的專利申請按專利權人進行統計，可以得到某項技術在不同公司或企業間的分布，了解哪些公司或企業在該領域投入較多、專利活動較活躍、技術水平較領先；而對不同技術類別各公司的專利頻數進行統計，可以了解各公司最活躍的領域，即其開發的重點領域。另外，通過檢索某一專利的同族專利，可以得到這些專利申請的地理分布，從而判斷其商業價值，了解某公司技術輸出的重點領域；也可以為技術引進提供依據，為產品出口避開對方的保護區提供情報。
（4）度量技術發展不同階段的統計參數。
技術生長率V：。其中a：當年發明專利申請數(或批准數)；A：追溯5年的發明專利申請累積數(或批准累積數)。連續計算數年，V值遞增，說明該技術正在萌芽或生長階段。 技術成熟系數α ：。其中a同上，b為當年實用新型專利申請數(或批准數)。連續計算數年，α值遞減，反映技術日趨成熟。 技術衰老系數β：。其中a、b同上，c為當年外觀設計專利或商標申請數(或批准數)。連續計算數年，β值遞增，預示該技術日漸陳舊。 新技術特徵系數N：N = υ2 + α2。其中υ為技術生長率，α為技術成熟系數。是反映某項技術新興或衰老的綜合指標，N值越大，新技術特徵越強，預示它越具有發展潛力。 2、定性分析
定性分析也稱技術分析，是以專利的技術內容或專利的「質」來識別專利，並按技術特徵來歸並有關專利使其有序化。這和統計分析僅依靠專利文獻外表特徵是有很大區別的。定性分析一般用來獲得技術動向、企業動向、特定權利狀況等方面的情況。可以從發明的用途、原理、材料、結構和方法等5個方面來考慮重要專利的內容，並將重要專利按照內容的異同分類。如果專利內容以原理為主，說明這項技術尚未成熟；如果專利內容以用途的多樣性為主，則說明技術已能實用。另外，將某技術領域各主要公司的專利按專利內容列表分析可以看出各公司的技術特色及開發重點；將有關專利按技術內容的異同分成各個專利群，對某一公司擁有的不同專利群或對不同時期專利群變化情況進行分析，可以對某項技術或產品發展過程中的關鍵問題、今後發展趨勢及應用動向、與其他技術的關系等進行分析與預測。
由於涉及到技術的具體內容，定性分析的工作比較繁重、復雜。至於用定量分析還是定性分析，應視所希望解決的問題和掌握的專利數據而定。事實上，經常需要將定性分析與定量分析結合起來才能達到好的效果。比如，可先通過定量分析確定哪些公司在某一技術領域佔有技術優勢(專利申請量或批准量可以反映技術活動水平)，辨別這一技術領域的重要專利(某一專利被後續專利的引用數反映專利的重要性)，然後再針對這些公司的重要專利進行定性分析。
專利信息的定量分析與定性分析，一個是通過量的變化，一個是通過內在質的變化來反映技術的發展狀況與發展趨勢。兩者既有區別，又存在必然的聯系。量的分類需要根據質，質的體現又要通過量。因此在實際工作中，將兩者配合使用會獲得更好的效果。

❾ 如何利用專利信息

專利分析是情報分析的重要分析方法之一，據統計，世界上每年發明創造成果的90%至95%在專利文獻上記載，現在世界上約90個國家、地區及組織用大約30種文字每年出版約100多萬件專利文獻，全世界發明成果的70%～90%僅僅出現在專利文獻中，而不會出現在期刊論文、會議報告等其他文獻形式上。由於專利文獻技術內容的廣泛性、專業性、及時性、公開性，專利文獻法律保護的嚴密性、規范性和時效性，靈活運用專利文獻，進行專利分析，企業將獲得獨特而實用的信息，從而提高企業的競爭和創新能力。
一、專利文獻的特點
專利文獻一般包括專利公報、專利申請文件、專利說明書、專利索引、專利分類表、專利文摘等有關專利和專利權人的已出版或未出版的資料。
除了數量巨大、內容廣泛等特點，專利文獻具有其它情報源所沒有的特點：
1、新穎性：大多數國家採用的先申請制原則使申請人在發明完成之後盡早提交申請，以防他人捷足先登；其次，由於新穎性是專利申報的首要條件，因此，發明創造多以專利文獻而非其它科技文獻形式公布與眾；而20世紀70年代初以來專利申請早期公開制度的推行，更加快了專利反映新技術的速度。同一發明成果出現在專利文獻中的時間比出現在其它媒體上的時間平均早1～2年。
2、可靠性：專利經過了長期的公示和嚴格審查，其內容既確定又准確，可以根據專利文獻進行技術復制。
3、詳盡性：專利文獻必須公開其技術細節，是申請者唯一不得不向公眾透露其關鍵信息，而在其它地方都不會透露的文獻。
4、規范性：專利文獻採用統一的分類方法，有著同一的著錄格式，非常便於檢索。
二、通過專利文獻可以獲得的信息
通過專利文獻的檢索和分析大致可獲得以下幾方面的信息：
1、技術信息
專利文獻可提供很多新技術和新技術的關鍵信息及背景信息。利用專利可發現供改進現有產品、工藝和設計的可能性和方法，以及在先技術，或可替代的新技術和新的研究方向。
2、技術和產業動向
專利文獻可以顯現出哪些機構、哪些人員、那些國家正在從事哪些研究，這些研究處於什幺階段，又有那些成果；從時間、空間上進行分析，就可以顯示當前的前沿技術是什麼，市場前景怎樣，某一技術或產品的生命周期狀況如何，潛在的市場價值和潛力是怎樣的，本領域及相關領域產品或技術的轉折方向和重大變化如何演變，技術和市場空隙在哪裡。
3、競爭對手信息
競爭對手的專利文獻可顯示對方正在從事和投入的領域和技術水平 。對對方在各個時期在各地申請的各種專利的數量和種類進行分析即可展現對方研發和產品戰略的變化、重點和技術偏好，其未來可能的發展方向及市場戰略。
4、知識產權信息
專利文獻是集技術、經濟、法律為一體的信息資源。專利文獻包括已授權的專利文獻和已公開但未授權的專利文獻，法律信息主要包括了技術保護范圍、申請日、優先權日、專利類型、優先權申請國等有效保護期和地域范圍信息事寧人。

❿ 專利分析 內容是什麼

專利分析具體因方向不同有較大差異，如情報分析、預警分析……。
主要有原文分析、簡單統計分析、以簡單統計為基礎的對比分析、動態矢量分析等；通過檢索競爭對手企業的專利說明書,對其進行仔細閱讀、認真分析來掌握競爭對手新產品新技術的開發特點,包括尋找空隙、技術改進、技術綜合和專利技術原理；按照專利發明人、專利申請人、專利分類號和專利文獻的數量分別進行統計分析；對相關情況統計分析,了解各國科技進步的現狀、技術研究興趣或熱點的轉移情況、在一定程度上摸清當前技術發明人的注意力以及該項技術領域發展的去向、觀察在某一技術領域的競爭情況,甚至可以判斷出最活躍的領域；通過對專利統計中專利分類號、專利權人、專利申請日(授權公布日) 和專利申請國進行組配統計獲得各種統計信息,然後對這些統計信息進行分析；從技術領域、產品的某些功能等角度,反映不同年度和不同企業申請專利的技術動態和特性,從而比較企業的技術開發趨勢和方向。主要形式有:企業在不同年度、不同技術領域中技術開發比較,不同科研選題的比較、不同企業不同科研選題比較,各種因素之間的回歸分析 ；專利文獻除反映科學技術的量變關系外,還隱含著科技發展的方向，對科學發展動向加以評價和預測；對專利文獻引用參考文獻的現象進行分析研究,揭示其數量特徵和內存規律,進行技術發展趨勢的評價；根據專利文獻在國際發明分類表中的分散性,在某專題文獻資料的地理分布、研究內容等進行排列組合和分析研究,從中預測世界上創造發明活動最活躍的國家以及側重研究的領域等。