专利分析TDA培训课件PPT格式课件下载.ppt
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数据分析数据分析有效的分析可将无序的数据转化为高附加值的情报List:
快速排序分析各个字段,生成各种图表。
Listcomparison:
对比任何两个列表,揭示其共性或发现某列表的独特性。
例如对比分析两个科研机构或两个竞争对手。
Matrices:
通过Co-occurance矩阵,Auto-correlation矩阵,Cross-correlation矩阵,发现隐含的发展趋势或相关性。
Maps:
通过数据图谱将数据分析的结果可视化,例如将主因素分析、相关性分析的结果以Map的方式表达出来,揭示机构间,科研人员间或各类技术之间的关系。
分析报告分析报告TDA帮助您快速生成各种报告,为决策者更快做出更好的决策提供依据。
只需点击按钮即可生成公司报告、公司间的比较、和对某一技术的深入分析。
TechnologyReport(分别以技术/机构/发明人为参照点考量新出现的/消失的/量最大的/独特的技术分布报告)TopAssignees(DWPIonly,前25位专利权属人Derwent分类/发明人分析报告)TrendAnalysis(DWPIonly,从技术、市场、专利权人的角度,分析Derwent分类/Derwent手工代码/IPC号对应年份出现的新旧比例,显示技术发展趋势)提纲提纲ThomsonDataAnalyzer概况数据导入与数据管理数据清理/数据结构化数据分析生成报告案例:
3G通信行业专利分析(The3rdGeneration)3G,全称为3rdGeneration,中文含义就是指第三代数字通信。
1995年问世的第一代模拟制式手机(1G)只能进行语音通话;
1996到1997年出现的第二代GSM、TDMA等数字制式手机(2G)便增加了接收数据的功能,如接受电子邮件或网页;
第三代与前两代的主要区别是在传输声音和数据的速度上的提升,它能够在全球范围内更好地实现无缝漫游,并处理图像、音乐、视频流等多种媒体形式,提供包括网页浏览、电话会议、电子商务等多种信息服务,同时也要考虑与已有第二代系统的良好兼容性。
为了提供这种服务,无线网络必须能够支持不同的数据传输速度,也就是说在室内、室外和行车的环境中能够分别支持至少2Mbps(兆比特每秒)、384kbps(千比特每秒)以及144kbps的传输速度。
(此数值根据网络环境会发生变化)。
总体技术发展趋势宏观分析技术领域内重要的专利权人(专利权人名称)地区覆盖范围(国家、地区)创新性活动进展时间序列分析(优先权年,最近15年)排名靠前的专利申请者的地区分布(Top30)排名靠前的专利申请者其专利申请活动的时间分布(最近15年)技术发展趋势(时间分布、地区分布、专利权人分布)(ManualCode、NLPwords、热点技术(时间分布、地区分布、专利权人分布)高影响力专利检索相关专利分析数据源的获取数据下载数据下载数据导入数据导入Novelty:
描述发明的独特性专利家族专利家族DWPIAbstract的价值Novelty(Abstract-DWPINovelty/NOV):
描述发明的独特性.DetailedDescription(Abstract-DWPIDetailedDesc/DTD):
当在Novelty字段无法总结发明主要的权利主张时,摘要中会出现此字段。
Activity(Abstract-DWPIActivity/ACT):
用于描述生物体或者化合物的生物活性Mechanism(Abstract-DWPIMechanism/MEC):
描述化合物或者生物体的生物机理.Use(Abstract-DWPIUse/USE):
包括该发明在不同技术领域的使用(应用).Iftherearenodiscloseduses,thisisstated.Advantage(Abstract-DWPIAdvantage/ADV):
包括由发明人所陈述的发明优势.TechFocus(Abstract-DWPITechFocus/FOC):
描述该发明包含的核心技术领域以外的技术。
TechnologyFocusAbstractisusedtogroupinformationconcerninghowtheinventioniscarriedoutintothetechnologyarea(s).DrawingDescription(Abstract-DWPIDrawingDesc/DRW):
记录中所包括的技术图示的解释字段的更名数据集拆分文件的合并记录的去重合并数据管理数据集拆分将来自不同数据源的数据进行合并分析将来自不同数据源的数据进行合并分析提纲ThomsonDataAnalyzer概况数据导入与数据管理数据清理/数据结构化数据分析生成报告数据清理/数据结构化高质量的数据分析结果首先取决于数据的准确性与完整性:
让数据的差异性最小尽量减少词汇的拼写差异、或者同义词等清理数据的方法包括:
ListCleanup-机器辅助识别并聚类相似的术语Thesauri-按照规则识别并聚类类似的术语Groups在一个字段中标记类似的术语,同时可保留条目细节Classifications-手工将记录分类到用户制定的分类中数据清理/数据结构化数据规范/数据结构化为什么要规范数据:
Alloy,alloys;
“human-computerinteraction”and“humancomputerinteraction”;
单数/复数变化;
拼写错误;
美式/英式拼写;
公司名称/机构的不同书写格式的不同;
数据清理之DWPI自动清理Derwent数据的自动清理工具数据的自动清理工具预制的清理数据脚本,规范数据,生成预制的清理数据脚本,规范数据,生成(DWPIonly):
Assignee(cleaned);
Inventor(Cleaned);
IPC(Cleaned);
DerwentClass(Cleaned)针对本课题需要清理的数据专利权人自然语词(标题、摘要、)专利权国家、地区IPC、ManualCode数据清理之:
ListCleanupTDA可以将同义词/等同词等加以区分;
当使用ListCleanup工具时,您在使用文件名后缀为.fuz的文件对数据进行清理.最常用的模糊匹配文献包括:
机构(Affiliation)-可用于公司/机构字段,忽略常用的机构标志词(e.g.Corp,AG,KK,Ltd)作者(Author)-用于作者字段;
发明人(Inventor)-用于发明人字段;
一般(General)-可用于所有的文本字段,e.g.cleaningNLPtextfields利用ListCleanup清理数据相同专利权人的合并(光标拖动放在相应名称下即可)将不应该归并的数据从组中去除(选中数据并采用右键)恢复继续清理将清理结果保存为叙词,用于今后数据清理使用叙词帮助信息清理数据清理之:
Thesaurus-叙词表您可以对一张数据列表利用叙词进行清理您可以自己编辑叙词表可以手工拖拽生成叙词表当在CleanupConfirm对话框内点击SaveAsThesaurus或者利用Groups创建叙词后(MenuitemGroupsandCreateThesaurususingGroups.)再选择已存在的叙词文件(*.the),您就可以将叙词表合并到一个已有的叙词表里InsertMajorItem/InsertSubIterm数据清理之Group数据列表中的项目可以被标记到一个集合或者一个组之中分组功能对于减少共现矩阵的大小非常有帮助将数据集合中的数据提取出来形成一个新的数据集合并对其加以定义.形成Top30专利权人组成(选中并用右键)提纲ThomsonDataAnalyzer概况数据导入与数据管理数据清理/数据结构化数据分析生成报告数据分析List:
一维分析矩阵分析:
二维分析Map:
最好利用分过组的数据进行分析预制的分析模块:
三维分析/分析报告地区覆盖(专利申请国一维分析)右键选择数据拷贝并做图共现值高于或者低于期望的数值很多时,将会出现一个期望值显示箭头箭头的表示共现值与期望之差距的大小没有箭头则表明这个数值与期望值没有太大偏差绿色向上的箭头表示共现值大于预期红色向下箭头表示数值低于预期.二维矩阵分析二维矩阵分析矩阵分析的类型:
同现矩阵(同现矩阵(Co-occurrenceMatrix):
寻找同时出现在两个矩阵参数中的记录自相关系数矩阵(自相关系数矩阵(Auto-CorrelationMatrix):
利用矩阵分析在相同的字段中,寻找关系密切的项目。
如寻找合作密切的公司、发明人,自相关系数矩阵只适用于有多个数值的字段。
互相关系数矩阵(互相关系数矩阵(Cross-CorrelationMatrix):
利用矩阵分析在不同字段中,寻找关系密切的项目。
如在相同领域研发相似的专利权人同现矩阵(Co-occurrenceMatrix)时间序列分析(优先权年)(共现矩阵)自相关系数矩阵(Auto-CorrelationMatrix)自相关矩阵可以显示某一数据列表中的相互关系。
例如,一个发明人的自相关矩阵可以显示某一个团体中成员的高度相关关系。
Correlationfunctionisenabledwhenacorrelationmatrixischosen.ChoosefromPearsonsr(thedefault),Cosine,orMaxProportional.Note:
ForAuto-CorrelationMatrix,youshouldonlyusefieldsthathavemultiplevaluesinmostoftherecords.Forexample,Inventors,Assignees,AuthorsorDescriptorsaregood
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