专利数据分析方法
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专利数据分析方法
以申请人（专利权人）为视角
申请人不同技术领域的全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
轧钢
炼钢
炼铁
有色金属冶炼
专利数据分析方法
专利分析概述
前期 准备
• 确定目标和内容：确定专利分析目标、专利分析的技术范围、专利 分析数据的地域范围、时间范围、专利分析内容；
• 技术准备：针对分析目标和内容查询相关商业和技术资料，消化吸 收相关技术内容。
• 专利检索：利用申请人名称关键词、技术关键词、分类号等信息构
核
数据
造检索表达式，并下载专利文献信息； • 数据清洗和整理：整理检索结果，筛除不相关专利，得到需进行分
心
采集 析的专利范围。
阶
• 定量统计分析、专利技术内容定性分析、专利威胁度（价值）评估、
段
专利 侵权比对与风险评估应对等。
分析
项目 汇总
• 整理汇总项目过程文件：对专利检索关键词、表达式、数据分析相 关文件进行汇总；
• 撰写项目总结文件：对项目过程、各阶段分析结果进行总结，并撰 写分析报告或制作PPT。
专利数据分析方法
单一趋势线该如何解读？
2500 2096
2000
1500
930 1000
575
500
471 458
246
274 291
390
6 2 27 86
0
1.大体趋势 2.解释拐点
专利数据分析方法
多条趋势线对比该如何解读？
1.趋势及差异 2.分析原因
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
0
侧面反映出某国家或者地区的技术创新能力和活跃程度
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
多个技术领域的全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
一定程度上反映出目前或者未来技术研发的热点方向
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域不同申请人的专利申请趋势，能得到哪些结论？
三星
夏普
美光
英飞凌
东芝
奇梦达
松下
专利数据分析方法
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
专利分析概述
专利分析（ Patent Analysis ）：
390
专利数据分析方法
趋势线可以表现什么？
2500
申请人/发明人专利申请趋势：
2096
2000
1500
930 1000
575 471 458
500
246
274 291
6 2 27 86
0
1.申请人全球申请趋势 2.申请人不同地域申请趋势 3.申请人不同类型专利申请趋 势 4.发明人申请趋势 ……
390
申请人（专利权人）全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 1 1 1 3 9
0Leabharlann Baidu
1685 1645
707
539
440438
272 171
259
315
24 17 24
672 49
一定程度上反映出申请人不同时期的专利布局策略和技术发展 动向，预测未来一段时间可能的专利布局发展趋势
旺宏
70
60
50
40
30
20
10
0 1997 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
一定程度上反映出申请人对技术的关注程度，预测技术领域未来的市场竞争格 局，帮助企业发现潜在的竞争对手或者合作伙伴
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
如洲、国家、省、
……
利代理机构等自然 者产业
区县等
人或组织机构
专利数据分析方法
趋势线可以表现什么？
2500
2096
专利申请趋势：
2000
1500
930 1000
575 471 458
500
246
274 291
6 2 27 86
0
1.技术领域全球申请趋势 2.技术领域不同地域申请趋势 3.不同技术分支全球申请趋势 4.不同申请人申请趋势 ……
威胁评估 风险预警
对检索下载的目标专利进行专利威胁度（价值）评估 、排序，侵权比对，梳理目标对象或者领域的专利重 要度情况和风险水平，从而发现真正的实质威胁专利 提供规避预警方案
参考借鉴 策略规划
根据专利宏观量化统计分析、专利风险排查的结果， 以及结合企业自身的特点，为企业的技术研发及专利 布局等决策提供建议
2500 2000
2096
1500
930 1000
575
500
471 458
390
246
274 291
6 2 27 86
0
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
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域在不同地域的专利申请趋势，能得到哪些结论？
35 30 25 20 15 10 5 0
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
分析对象及角度
申请日、优先权日、公开日、授权公告日、期限届满日等
“人物 ”
“技术 ”
专利 类型
“地域
”
法律
状态
专利申请人、专利 特定范围的技术领
特定地理区域，
权人、发明人、专 域、产品、行业或
即专利情报分析，是对与专利相关 的大量零碎的时间、地点、人物、 技术、法律和商业方面的信息进行 加工、组合和分析，以得到所需的 情报信息。
地域 时间
“人” 专利 技术
商业 法律
专利数据分析方法
专利分析概述
专利分析 目的
宏观 纵览
对目标竞争对手或者目标技术领域的专利进行宏观量 化统计分析，理清目前面临的宏观专利现状
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
中国
日本
美国
一定程度上反映出某技术领域在不同地域的被关注程度
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域首次申请国的专利申请趋势，能得到哪些结论？
US
CN
KR
WO
JP
180 160 140 120 100 80 60 40 20
技术领域不同类型专利的申请趋势，能得到哪些结论？
25 20 15 10 5 0
2003 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
实用新型
发明
外观设计
一定程度上反映出技术领域的技术创新变化情况，侧面评价该 领域专利申请的技术含量高低
专利数据分析方法
以申请人（专利权人）为视角
以申请人（专利权人）为视角
申请人不同技术领域的全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
轧钢
炼钢
炼铁
有色金属冶炼
专利数据分析方法
专利分析概述
前期 准备
• 确定目标和内容：确定专利分析目标、专利分析的技术范围、专利 分析数据的地域范围、时间范围、专利分析内容；
• 技术准备：针对分析目标和内容查询相关商业和技术资料，消化吸 收相关技术内容。
• 专利检索：利用申请人名称关键词、技术关键词、分类号等信息构
核
数据
造检索表达式，并下载专利文献信息； • 数据清洗和整理：整理检索结果，筛除不相关专利，得到需进行分
心
采集 析的专利范围。
阶
• 定量统计分析、专利技术内容定性分析、专利威胁度（价值）评估、
段
专利 侵权比对与风险评估应对等。
分析
项目 汇总
• 整理汇总项目过程文件：对专利检索关键词、表达式、数据分析相 关文件进行汇总；
• 撰写项目总结文件：对项目过程、各阶段分析结果进行总结，并撰 写分析报告或制作PPT。
专利数据分析方法
单一趋势线该如何解读？
2500 2096
2000
1500
930 1000
575
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471 458
246
274 291
390
6 2 27 86
0
1.大体趋势 2.解释拐点
专利数据分析方法
多条趋势线对比该如何解读？
1.趋势及差异 2.分析原因
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
0
侧面反映出某国家或者地区的技术创新能力和活跃程度
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
多个技术领域的全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
一定程度上反映出目前或者未来技术研发的热点方向
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域不同申请人的专利申请趋势，能得到哪些结论？
三星
夏普
美光
英飞凌
东芝
奇梦达
松下
专利数据分析方法
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
专利分析概述
专利分析（ Patent Analysis ）：
390
专利数据分析方法
趋势线可以表现什么？
2500
申请人/发明人专利申请趋势：
2096
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930 1000
575 471 458
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246
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6 2 27 86
0
1.申请人全球申请趋势 2.申请人不同地域申请趋势 3.申请人不同类型专利申请趋 势 4.发明人申请趋势 ……
390
申请人（专利权人）全球专利申请趋势，能得到哪些结论？
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 1 1 1 3 9
0Leabharlann Baidu
1685 1645
707
539
440438
272 171
259
315
24 17 24
672 49
一定程度上反映出申请人不同时期的专利布局策略和技术发展 动向，预测未来一段时间可能的专利布局发展趋势
旺宏
70
60
50
40
30
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10
0 1997 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
一定程度上反映出申请人对技术的关注程度，预测技术领域未来的市场竞争格 局，帮助企业发现潜在的竞争对手或者合作伙伴
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
如洲、国家、省、
……
利代理机构等自然 者产业
区县等
人或组织机构
专利数据分析方法
趋势线可以表现什么？
2500
2096
专利申请趋势：
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930 1000
575 471 458
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246
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6 2 27 86
0
1.技术领域全球申请趋势 2.技术领域不同地域申请趋势 3.不同技术分支全球申请趋势 4.不同申请人申请趋势 ……
威胁评估 风险预警
对检索下载的目标专利进行专利威胁度（价值）评估 、排序，侵权比对，梳理目标对象或者领域的专利重 要度情况和风险水平，从而发现真正的实质威胁专利 提供规避预警方案
参考借鉴 策略规划
根据专利宏观量化统计分析、专利风险排查的结果， 以及结合企业自身的特点，为企业的技术研发及专利 布局等决策提供建议
2500 2000
2096
1500
930 1000
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471 458
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274 291
6 2 27 86
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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
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域在不同地域的专利申请趋势，能得到哪些结论？
35 30 25 20 15 10 5 0
专利数据分析方法
主要内容
专利分析概述 数据趋势分析 数据构成分析 数据排序分析 数据关联分析 数据挖掘分析
专利数据分析方法
分析对象及角度
申请日、优先权日、公开日、授权公告日、期限届满日等
“人物 ”
“技术 ”
专利 类型
“地域
”
法律
状态
专利申请人、专利 特定范围的技术领
特定地理区域，
权人、发明人、专 域、产品、行业或
即专利情报分析，是对与专利相关 的大量零碎的时间、地点、人物、 技术、法律和商业方面的信息进行 加工、组合和分析，以得到所需的 情报信息。
地域 时间
“人” 专利 技术
商业 法律
专利数据分析方法
专利分析概述
专利分析 目的
宏观 纵览
对目标竞争对手或者目标技术领域的专利进行宏观量 化统计分析，理清目前面临的宏观专利现状
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
中国
日本
美国
一定程度上反映出某技术领域在不同地域的被关注程度
专利数据分析方法
以技术领域为分析视角
技术领域首次申请国的专利申请趋势，能得到哪些结论？
US
CN
KR
WO
JP
180 160 140 120 100 80 60 40 20
技术领域不同类型专利的申请趋势，能得到哪些结论？
25 20 15 10 5 0
2003 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
实用新型
发明
外观设计
一定程度上反映出技术领域的技术创新变化情况，侧面评价该 领域专利申请的技术含量高低
专利数据分析方法
以申请人（专利权人）为视角