专利统计分析方法对收集的大量专利数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的潜在信息,充分发挥数据的情报挖掘作用，来提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。专利数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据进行信息集中获取和提炼,以找出所研究对象的内在规律和真实状况。

多数专利分析都是基于各种专利数据。如专利件数、专利被引次数等,有时也需要按照专利分类、专利权人等从不同角度进行分析。数据分析是应用最为普遍的一种专利分析方法,也是最为基础的专利分析方法。数据分析方法是对比分析法的下位概念图。是在把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析需要遵循的最重要的一个原则就是一个可比性的原则。在对比分析中,选择合适的对比标准是十分关键的步骤,选择得合适,才能做出客观的评价,选择不合适,评价可能得出错误的结论。例如,常用的技术生命周期分析中就需要用到申请量、申请人数量以及时间等多个指标,主要申请人或发明人分析中有按照申请量的单一指标进行分析,也有按照申请量、授权率、专利被引频次、专利质量等多个指标进行分析。

专利分析中数据分析主要分为5种类型:第一类是考察某要素分析对象数量随时间变化的趋势分析,如申请量发展趋势分析、技术生命周期分析、技术集中度分析等; 第二类是显示同一要素不同对象在总和中所占的份额,为分析部分与整体的关系的构成分析,如技术构成分析、申请人类型分析、专利申请区域构成分析等;第三类是对某一要素进行递减或递增的排序分析,如主要申请人分析、主要发明人分析、技术领域排序、技术广度分析等; 第四类是考察要素数据之间的相互关系的专利引证数据分析、数据聚类分析、 专利组合分析等; 第五类是一些基于已有成熟的分析经验或分析手段的专利数据模型分析。

在专利数据趋势分析中通过分析专利数据随时间的变化规律，揭示出其发展轨迹，从而对未来发展情况进行预测。总体而言，数据趋势分析对象可分为“技术”、“人物”等，其中“技术”指特定范围的技术领域、产品或者产业;“人物”是专利申请人、专利权人、发明人、专利代理机构等自然人或组织机构，以技术领域为视角的专利申请趋势分析对象可以是某技术领域的全球专利数据，也可以是某技术领域的申请人、专利类型等组合的专利数据。如技术领域与申请人进行组合后，就可分析某技术领域中不同申请人的全球专利申请趋势，在一定程度上反映出技术的发展历程、技术生命周期的具体阶段，以及预测未来一段时间的发展趋势。

对于不同申请人的技术实力强弱的专利布局策略差异，我们从多个申请人全球专利申请趋势来看，能够帮助企业发现潜在的竞争对手或者合作伙伴，从而来评估技术创新含金量的高低，预测未来市场的发展进度。

北京和信华成知识产权代理事务所(和信华成)成立于2011年，分别在银川、西安、长沙、泉州、惠州等12处设立了分支机构，团队约三百多人，是国家知识产权局批准的专利代理机构(机构代码11390)。

截止目前，和信华成累计服务过中国科学院力学研究所、共享集团、北新集团、东芝医疗、东阿阿胶、北京中交、山东霞光等知名企业约七百多家。

文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/zonghexinwen/2020/1103/473.html

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