常用专利分析工具简介

附录3：常用专利分析工具简介

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

专利分析流程介绍

专利分析流程介绍与专利分析报告的运用策略 专利信息分析流程一般包括前期准备、数据采集、专利分析、完成报告和成果利用5个阶段。其中，前 4个阶段包括成立课题组、确定分析目标、项目分解、选择数据库、制定检索策略、专利检索、专家讨论、数据加工、选择分析工具、专利分析和撰写分析报告这11个环节。有些环节还涉及多个步骤，例如专利检索环节包括初步检索、修正检索式、提取专利数据 3个步骤。另外，在项目实施前期准备阶段中可根据需要加入调研环节。对于需要进行中期评估的项目，应当在项目实施流程的中期阶段组织实施。项目实施过程中，还应当将内部质量的控制和管理贯穿始终。 一．前期准备 研究进入实施流程环节后，首先要进行前期的准备工作，这其中包括成立课题组、确定分析目标、项目分解、选择数据库4个环节。 (1) 成立课题组。 根据项目需求，选择相应人员组建项目课题组。课题组应由具有多学科知识背景和专业技能的人员组成，这些人员主要包括专利审查员、专业技术人员、情报分析人员、政策研究人员以及经济和法律人员等。

(2) 确定分析目标。 在项目初期，应进行项目需求分析，认真研究背景资料，了解现有技术的特征和行业发展现状以及产业链基本构成等内容，在此基础上明确分析目标。 (3) 项目分解。 项目分解是前期准备阶段的一项重要工作，恰当的项目分解可为后续专利检索和分析提供科学的、多样化的数据支撑。根据所确定的分析目标，将研究对象采用的技术方案进行分解的目的在于细化该技术的分类，如同国际专利分类表IPC所采用的大类、小类、大组、小组的划分方式，以更好地适应“专利”本身的特点，便于后续的专利检索和专利侵权判断分析。 专利法规定了一件专利申请如果要获得专利权需要符合单一性规定，这决定了一件专利申请的发明内容往往只会涉及某项技术的某一点创新式改进，而一项新“技术”往往是成千上万项创新式发明点的集合，其背后则对应着成千上万件的专利申请。如何将这些数量众多的反映该项新“技术”的专利申请进行归类整理，以反映该项新“技术”的专利布局情况，这正是项目分解所要解决的问题。项目分解应尽可能依据行业内技术分类习惯进行，同时也要兼顾专利检索的特定需求和课题所确定分析目标的需求，使分解后的技术重点既反映产业的发展方向又便于检索操作，以确保数据的完

数据分析工具选择

数据存储 我们必须能够存储数据，对个人来讲至少应该掌握一种数据库技术，当然也不一定要熟练操作，但至少要能够理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，比如数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等，最好能够理解SQL查询语言的基本结构和读取等等！ · Access2003、Access07等：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； · MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； · SQL Server 2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； · DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；· BI级，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！ 数据处理 数据挖掘与数据分析 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； · Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； · SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。 · Clementine软件：当前版本13.0，数据挖掘工具，我从6.0开始用，到了13版，已经越来越多的提高了更多有好的建模工具，现在改名叫PASW Modeler 13建模器了。而且与SPSS统计功能有了更多的整合，数据处理也更加灵活和好用。 · SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具

数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具 毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后！ 功能列表

详细介绍 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式 分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 优点： 即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好； 与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据； 功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台； 可视化视图展现、友好的客户感知页面； 支持SAAS，私有化部署，有权限管理； 缺点： 产品新上市，操作指导页不太完善； 体验过程中有一些小bug；

专利分析的技术预测方法和工具

专利分析的技术预测方法和工具 熊腾飞 摘要：专利作为一种技术的载体，包含有世界95%的新技术。以往的专利分析仅仅是对一些数据进行统计，如发明人、权利人和申请时间等。对技术分析一般仅限对分类号进行分类统计。但技术分析具有丰富的内容，本文就基于专利分析的技术预测方法和工具进行介绍。 一、引言 曾经和一位知识产权经理谈专利分析。她告诉我一个思想，他们很少去分析现有专利来布置专利的研发战略。原因是什么呢？大家可以自己考虑一下。她给出的原因是，现有公开的专利都是1到3年前研发出来的技术。那么，这些新颁布的专利其实是人家几年前的“旧技术”。那么你研究人家的旧技术，来规划你的研发战略，对于他们这些高新技术而言，就没有意义了。 以上说法实际上很有道理。其实，我们也不能跟着别人的路子走，别人有什么技术，我们就仿造某技术。要想占领市场，就要做领头羊。呵呵。这些话大家比我会讲，讲得比我好。我就不讲了。 我们不做跟随者，那么是不是就不需要研究别人的专利呢？特别是高新产业？我想，NO。不过，我要说，我们研究不是看别人正在出什么专利,而是研究根据历史的专利中蕴藏的技术，如何预测到未来的技术。如果你根据现有专利能预测到未来5到10年的专利技术，是否就值得你研究了呢？ 如果你认为企业没有长久的技术发展需求，那就不需要往下看了。 二、技术预测的方法 我还是不得不说TRIZ，即发明问题解决理论。一方面本人是做这方面的。二来，TRIZ与专利有紧密的联系。TRIZ有关的介绍大家可以在百度上搜索到很多文章，

我就不做整体介绍。TRIZ中一个核心的思想就是，技术的发展是有规律的。比如说一个物体，现在是刚性的，未来就可能是分离的、柔性的、液态的、气态的、甚至是场的（在TRIZ中，这个称动态性进化法则）。这种路径是经过大量的技术进行总结出来的，具有经验型的规律（我一位同事从数学上推导了以上进化规律，但尚未公开发表。）既然有规律，那么我们就可以沿着规律预测到下一代、下两代的产品。如现在技术是采用柔性的，未来就可能采用场的。 曾经在中央2台看到格之格公司的一个墨盒报道。记得是他们生产兼容墨盒。但是现有墨盒相关的专利太多了，一些大公司申请了很多保护性专利。如何用低成本生产兼容墨盒呢？开始他们按照传统的思路没有任何进展。之后，他们意外发现，现有的墨盒都是通过液体控制墨水的流速的，他们突发奇想，能否通过气体控制流速？结果他们成功了。 看到报到，我有些感慨。因为上述技术正符合了我前述的技术发展路径。他们在无意识中遵循了技术发展的规律去发展了新的产品。我想，如果，当初他们知道了TRIZ该多好啊。 前不久，我和一位技术老总谈他们的新技术。发现他们的技术采用了直线型结构。我告诉他，是否有曲线形结构的技术？经过专利搜索，发现真的有了。我又告诉他，是否有螺旋结构的，经过搜索，也有了。再问是否有点结构的技术？他又搜索，发现又有了。上述结果并不是因为我了解他们行业，而是遵循TRIZ中的直线-曲线-螺旋线-点的路径。此时，我看了看那些技术特征，我告诉他你的技术肯定在更新到下一代。不再按照现有原理进行结构改进了，而是采用新的原理发展。他看了看我，笑了。因为确实，他现在正在和一家研究机构开发下一代技术，此技术正在开发中，尚未正式问世！ 上面的例子只想说一点，包括TRIZ在内的一些方法可以帮助我们进行下一代技术的预测。 所以，我们做专利的技术分析，不仅仅是看现在有什么了，而且要看到规律。最近不是在谈科学发展观吗，其实技术也是这样，要用发展的眼光看问题。我们企业做专利分析工作的，你们其实不仅仅可以向科研人员提供现在有什么专利技

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据分析过程中各个步骤中使用的工具

数据分析过程中各个步骤使用的工具 数据分析也好，也好，也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 下图是一个顶级的分析工具场， 依次从X和Y轴看： 第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层

第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级 我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。 1第一步：设计方案 可以考虑的软件工具：mind manager。 Mind manager(又叫)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在与、与想象之间平衡发展，从而开启人类的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。 是一种将思考具体化的方法。我们知道思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等，都可以成为一个中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的，也就是您的个人。

专利信息分析方法与分析工具_赵义强

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

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

专利分析报告

中南大学 专利信息实验中心 开放实验项目 实验报告 姓名：杨刚 学号： 01 日期：2015年11月27日 指导教师：刘强 实验名称：____钢术预应力_________技术专利信息检索与利用 一、实验目的：掌握重点技术领域中国专利检索与利用 二、实验原理：利用专业软件进行数据库建设及分析

三、仪器及装置：中南大学专利信息实验中心软硬件设施 第一章项目概述 项目技术背景 本实用新型公开了一种体外预应力钢束应力精确检测装置，包括多个用于检测预应力钢束的磁通量、输出与应力成比例的电压至磁感数据采集装置的磁感传感器；将各磁感传感器输出的数据进行放大和模数转换后进行数字处理、并输出至控制系统的磁感数据采集装置；用于测量所述预应力钢束在不同应力状态下的振动频率的振动传感器；连接振动传感器及控制系统、用于量化所述振动传感器的振动频率的振动数据采集装置和控制系统。本实用新型通过采用磁感效应测试与振动测试结合，弥补了单独用磁感传感器和磁感采集装置测试分析时无法排除体外预应力钢束钢绞线应力松弛影响的弊端，有效提高了测试的精度。 项目目的和意义 本项目是收集、整理和分析与钢术预应力技术领域有关的专利信息，分析的内容包括对钢术预应力技术领域技术的专利信息进行宏观上的定量分析。通过对这些专利信息的分析和研究，充分了解相关技

术领域现有技术水平、发展趋势、主要竞争对手及研发重点，达到监视竞争对手技术发展动向、跟踪行业新技术发展动态的目的，充分利用专利信息进行技术创新，提高发明的品质，提升研发人员的自主创新能力，从而提升产业整体技术创新能力。 第二章专利检索 检索步骤 1.建立专利数据 2.专利数据下载和整理 3.专利信息分析 检索主题及检索策略 1.检索技术主题：预应力钢束____________________________________ 2.专利检索式：____摘要=（钢束 and 预应力）and 分类号=（ B60 or B22） 第三章专利分析 .整体趋势分析

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询

2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

看完这篇,文章专利检索及分析就是这么简单

看完这篇文章,专利检索及分析就是这 么简单 尽管现在越来越多的人意识到专利信息具有宝贵的价值，而且各种商业专利数据库和政府开发的专利信息公共平台也是层出不群，但做过专利分析的人都知道，在专利数据中获取有价值的信息并不简单。 首先，专利数据本身远不像大家想象的那么规整，有很多缺失、错误等问题，各国的专利数据质量也是良莠不齐，例如，据统计，仅就IBM公司申请的美国专利而言，专利申请人字段中对IBM公司就有200多种表达方式，这其中不仅有公司别名、缩写，还有大量的笔误等不规范表达方式;其次，如何检索专利需要很多技巧，业界老师们常说的要兼顾专利查全和查准就像一条魔咒横亘在专利分析人员面前，让人们对专利分析望而却步;最后，即便检索到了相关专利，那么如何从大量的数据中分析出规律、找到问题的答案，也如沙里淘金一般耗时耗力，非常困难，有时还收效甚微，达不到预期的效果。 那么，专利分析真的只是看上很美吗?或者只有专业人员才能做专利分析吗?其实，正是为了解决上述问题，才催生了Innography等新一代的专利检索分析工具的产生。2006年，一位斯坦福大学毕业的IBM公司的专利发明人，因为忍受不了在专利申请前要做大量繁琐、复杂的专利检索分析工作，决定自己创立一家公司，开发一个可以让专利检索专家和普通研发人员都可以方便使用的专利检索工具，并可以直观的获得分析结论。

这位前IBM公司的专利发明人就是Innography公司的创始人Tyron Stading，而这家公司开发的专利分析工具就叫做InnographyAdvancedAnalysis(Innography高端专利分析工具)。虽然Innography高端专利分析工具产生的历史不是特别悠久，但是凭借它独特和出色的分析功能，目前已经跻身为国际专利信息市场上排名前五的专利检索分析工具。 2015年，INNOGRAPHY公司被国际一流的知识产权管理和软件公司CPA GLOBAL 收购，更加奠定了Innography成为国际顶级专利分析工具的江湖地位。但是，直到现在，Innography公司的官方网站(https://www.wendangku.net/doc/435116788.html,)上仍然是这么描述自己的产品定位的：所有专利拥有者和创新者的知识产权情报软件(IP Intelligence Software for Patent Owners & Innovators)。可见，就像马云创立阿里巴巴公司的初衷是让天下没有难做的生意一样，Innography创立的初衷，就是让天下没有难做的专利分析。 那么，Innography究竟怎么做，才能让天下没有难做的专利分析呢?我认为主要有“三大法宝”，分别是：关联的“专利大数据”、“傻瓜式”检索和“智能化”分析。我们以虚拟现实游戏领域的专利分析为例，分别进行说明，完整的示意报告，可以联系作者获取。 法宝一：关联的“专利大数据” 什么是关联的“专利大数据”呢?这包括三个步骤。第一步，Innography会采用其自有的算法和机器学习来不断的规范、修正发明人、申请人等数据。第二步，Innography首次提出了“专利大数据”的概念，从几十个不同的数据源收集信息。Innography数据库中不仅收录了全球超过1亿篇的高质量的专利数据，而且还收录了诸如邓白氏商业情报数据

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

VantagePoint & Aureka：专利分析软件说明及其应用

VantagePoint & Aureka：专利分析软件说明及其应用 VantagePoint VantagePoint是开发商Search Technology开发的一种数据挖掘产品，能深层次挖掘专利信息。 1．系统简介 系统采用多种算法(algorithms used)如通过模型匹配、基础规则和自然语言加工技术等进行文本挖掘。其操作平台是Windows 95、Windows 98、Windows NT或Windows2000，系统使用的数据由用户直接向数据供应商购买。输入网址https://www.wendangku.net/doc/435116788.html,，即可以进入该产品网站。 2．系统特点 VantagePoint分析工具对题录数据库数据进行文本挖掘。用户通过数据库供应商提供的搜索引擎进行专利检索，并将原始数据下载到用户计算机上。如果数据量较大，系统将打包发送数据。VantagePoint最佳工作环境是几百条数据，当然也可以对几千条数据加以分析。

检索完成后，用户将数据导入VantagePoint，系统为每一个数据库或数据供应商提供唯一的数据库文件结构。通过模型匹配、基础规则等进行文本挖掘，VantagePoint还可以利用自然语言加工技术，从文摘中提炼有意义的词汇和词组。 借助数据导入编辑器导入数据后，系统生成各种表格，显示前十名的数据（如专利权人或专利申请国别一维表格），并可以浏览相关的每一篇文献。此外，系统允许用户比较任意两个由VantagePoint产生的列表，区分表格中共同的或不同的条目。利用时间序列，用户能及时发现新技术主题、新专利权人或新的研究单位等。 使用相关数据矩阵（二维表格），用户可以快速浏览交叉列表。如利用专利权人和专利公开年份数据矩阵，用户可以了解专利公开的趋势，从而获得他们在过去的时间里，在某一技术领域的技术开发信息，以及他们是否继续所从事的工作。从数据矩阵中，还可以获得其他可视的图表。 在一维和二维分析的基础上，VantagePoint提供多维分析功能，以帮助在主题（概念）、专利权人、国家或各种关系中建立聚类或相互联系 VantagePoint提供数据清洗或整理工具(Data Cleaning Tools)。它应用模糊匹配技术来识别和整理数据，以减少不规范的数据量。例如该工具可以处理拼写错误、连字符号、大小写，以及不同人名拼写习惯等，从而提高数据质量。