专利分析图表制作

(管理统计套表)统计报表的设计方案最新版

（管理统计套表）统计报表 的设计方案

统计报表的设计方案 壹、统计报表的分类 1．采集数据类报表 统计的重要工作之壹就是采集数据，采集数据是统计工作的基础，汇总类表单的填写以及统计分析工作都是建立在足够的、必要的基础数据之上的。采集数据工作要注意以下的问题： （1）要全面不应遗漏任何有价值的数据 有的数据也许现阶段用不到，但也许在今后的某项什么工作中至关重 要。所以，如果当下的工作做得不够细致，将来就无法弥补。 （2）要完整但不应重复 要保证数据体系的完整，需要对各部门、各统计员的工作有壹个统筹 的考虑和布局，重复的数据采集是壹种人员和资源的浪费，加大了统 计人员的工作量，仍会影响了重要的工作。 （3）要分清重点数据，壹般数据和待考数据 统计工作采集的数据可分为三大类，各类数据有不同的用途，因此， 采集的方法，处理的方式也不同。 第壹类是重点数据 是现阶段急需知道或对生产大局有关键影响的数据。比如：某种贵重 材料的耗用量；壹个急单的某种零部件生产数量；某种产品的库存数 目等等。 第二类是壹般数据 虽然不是最重要的数据，但却是企业决策时需要知道的。比如：某班 组的人员出勤情况，设备的开机数量，正常的生产进行过程中每天的

生产进度等等。 第三类是待考数据 这类数据的采集是为了进行生产分析或者日后某个时期会拿来使用， 待考数据不能因为目前不需要就变得可有可无，同样是至关重要的。 比如：某项生产任务所投入的总工时数，某种原材料的采购频次，某 种辅助材料的日用量等等。 分清三类不同数据的目的，是为了在工作中更好地完成数据的采集工 作，确保重点数据的及时上报，完整地采集壹般数据，有意识地贮备 壹定数量的待考数据以便日后使用。 采集数据类报表有以下特点： ◆表单上所列明要填写的数据，壹般不需要计算，都是能够由统计员 直接去数了以后填上去的。比如：某零部件的完成数量，某种材料 的领用数量等等。 ◆每个表单能够列明许多项目，供数据采集和填写，能够不必拘泥于 壹表壹题的原则。 ◆壹张表单应由壹个人来完成，不适合进行汇总，那样的表单已经不 再是采集数据类的表单了。 下面是几个采集数据类报表的例子： 1．车间（）组生产日报表

专利定量分析方法：统计频次排序法

专利定量分析方法：统计频次排序法 对专利数据进行统计和频次排序分析是定量分析专利信息中的一项最为基础的和最为重要的工作。专利国际分类号，申请人，发明人，申请人所在国家或专利申请的国别，专利申请或授权的地区分布，专利种类比率，以及专利引文等特征数据是进行统计和频次排序的对象。 1．统计和频次排序的基本做法 在对专利信息进行分析时，首先要对专利分类号、专利申请人等特征数据进行统计分析，在完成数据统计的基础工作后，要对统计数据进行频次—排序分析。频次—排序分布模型是科学计量学中的重要模型，主要用来探讨不同计量元素频度值随其排序位次而变化的规律。 这一模型用于专利文献的计量分析是非常合适的。因为不同专利分类所包含的专利数量的变化，以及不同专利权人所申请的专利数量的变化等，是科学地评价和预测专利技术，发现专利权人动态的极具价值的信息。它们能够从不同角度体现专利中包含的技术、经济和法律信息。专利信息定量分析的统计对象一般是以专利件数为单位。频次一排序分布模型对于展示这些专利信息是非常直观和有效的。 根据专利信息分析的目的，首先进行相关的专利检索，并对检索结果中国际专利分类号，申请人，发明人，申请人所在国家或专利申请的国别，专利申请或授权的地区分布，以及专利

种类比率等特征数据项进行升序、降序排列。排序表中通常包括表格名称、序号、专利统计项的名称和频度值（专利申请数量或专利授权数量等）。 然后在图中建立频次一排序分布模型，利用x-y 坐标系中排列的点阵，进行回归分析。也可以利用x-y-z三维坐标系中排列的点阵进行相关分析。有时也可以将普通的坐标系转换成对数lgx-lgy坐标系或lgx-lgy-lgz三维对数坐标系，或半对数x-lgy或x-lgy-lgz坐标系等。目的是将坐标系中分布成曲线的点阵转换为排列成直线的点阵，从而使点阵的排列特征更直观，也便于作回归分析。 2.数量统计 专利信息分析中专利申请或授权量统计是最为基础的工作，统计方法因分析目的而异，如逐年统计某一技术领域专利申请量，以便进行时序分析；或统计某一技术领域3种专利类型，以便研判该技术领域的特征等。 3．分类号统计排序 一些国家的专利局有自己的专利分类法，由于各国的专利分类法指导思想的差异，任何国家在利用其他国家的专利文献时都会因分类体系的不同而带来困难。因此，在这种情况下，国际专利分类法应运而生。在专利信息分析中比较常见的是利用国际专利分类号(IPC)进行统计和频次排序分析，简称IPC分析。此外美国专利分类体系因其类目详细、主题功能强劲等特点被专利信息分析人员广泛使用。本文主要介绍国际专利分类的统计研究。

数据分析中常用的10种图表及制作过程

数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图

图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图

图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%

4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。

专利分析方法和流程说明

_______________________________________________________________________________ 专利信息分析方法和流程 在本文中，将对基本分析方法应用于专利信息分析时所显示的特点进行简单的描述;同时，对如何合理、科学地安排专利分析的流程以及规范、条理清晰地撰写分析报告提出了我们的见解。 专利信息分析方法 对专利信息进行分析的方法有许多种，通常按定性分析、定量分析、拟定量分析和图表分析来划分分析方法的类型。 1．定性分析方法 专利信息的定性分析是指通过对专利文献的内在特征，即对专利技术内容进行归纳、演绎、分析、综合，以及抽象与概括等，以达到把握某一技术发展状况的目的。具体地说，根据专利文献提供的技术主题、专利国别、专利发明人、专利受让人、专利分类号、专利申请日、专利授权日和专利引证文献等技术内容，广泛进行信息搜集，对搜集的内容进行阅读和摘记等，在此基础上，进一步对这些信息进行分类、比较和分析等研究活动，形成有机的信息集合。进而有重点地研究那些有代表性、关键性和典型性的专利文献，最终找出专利信息之间的内在的甚至是潜在的相互关系，从而形成一个比较完整的认识。专利信息的定性分析，着重于对技术内容的分析，是一种基础的分析方法，在专利信息分析中有重要作用和不可替代的地位。常见的定性分析方法包括专利技术定性描述分析和专利文献的对比研究。 2．定量分析方法 专利信息定量分析是研究专利文献的重要方法之一，它是建立在数学、统计、运筹学、计量学和计算机等学科的基础之上，通过数学模型和图表等方式，从不同角度研究专利文献中所记载的技术、法律和经济等信息。定量分析方法是在对大量专利信息加工整理的基础上，对专利分类、申请人、发明人和申请人所在国家和专利引文等某些特征进行科学计量，将信息转化成系统的、完整的有价情报。这种分析方法能提高专利信息质量，可以很好地分析和预测技术发展趋势，科学地反映发明创造所具有的技术水平和商业价值；科学地评估某一国家或地区的技术研究与发展重点，用量化的形式揭示国家或地区在某一技术领域中的实力，

《数据图表与分析》教学设计及反思.doc

学习好资料欢迎下载 全国中小学“教学中的互联网搜索”优秀教学案例评选 教案设计 中学信息技术《数据图表与分析》教学案例 让图表“说话” ——《数据图表与分析》教学案例■教材分析 本节内容是由江苏科学技术出版社出版的初中信息技术（上册）第 4 章数据统计与分析，第 4 节数据图表与分析，这也是本章的最后一节内容，属 于《江苏省义务教育信息技术指导纲要》中“信息的加工与表达”模块。因 此在整个 Excel 的学习中是个重难点。建立图表的四个步骤并不难，难点在 于学生对于图表类型的选择，源数据的选择以及图表选项的理解。 ■学情分析 本课授课对象是柘汪中学七年级（ 1）班的学生，在这之前，该班学生 对于 Excel 应用软件的窗口组成以及利用该软件对数据进行处理和统计，都 已掌握的比较好！而且学生们都表现出浓厚的学习兴趣。该班级还有一个较 大的特点就是班级凝聚力强，相互协作能力强，因此本节课要充分利用这一 特点展开教学。同时，他们对于图表在其它的学科的学习中也有接触，为本 节课的学习奠定基础。 ■教学目标 知识与技能 1.能够利用图表向导选择正确的图表类型分析不同的数据。 2.理解并掌握图表（柱形图、折线图和饼图）类型的选择，能根据数据 内容选择相应的图表类型进行创建。 3.能对于图表进行简单的美化和修饰，使其更加美观、得体。

过程与方法 1.通过“游戏教学法”引出本节课的教学内容，很好的激发了学生的学习兴趣和主动探究的欲望。 2.通过“任务驱动法”将任务有层次的一一呈现，让在学生在自主探究的过程中体验成功的喜悦。 3.通过“小老师”帮助的方式，让掌握好的学生帮助理解能力稍微差的学生，帮助他们树立信息，提高课堂整体效益。 16 情感态度与价值观 1.培养学生处理信息的能力，养成良好的思维习惯和行为方式。 2.让学生体验 Excel 图表功能在生活中各个领域的应用，从而达到理论联系实际、知识应用于生活的目标，逐渐养成自主探索和创新的意识。 3.激发学生参与到环保行列中来，从自我做起。 行为与创新 学生在学习知识的过程中解决生活中的问题，并逐步培养环保意识和审美观念。 ■课时安排： 1 课时。 ■教学重点与难点 教学重点 1.根据所分析的问题选择不同的图表类型。 2.源数据的正确选择。 3. 图表的美化。 （重点成因：由于不同图表反映的重点不同，因此，要想利用数据分析图表，前提就要选择好恰当的图表，因此，图表类型的选择显得至关重要。 知道了图表的类型，不明白数据与图表的生成关系，也将前功尽弃，因此数 据源的选择的重要性不言而喻。） 教学难点 1.源数据的正确判断和选择。 2. 审美意识的培养。 （难点成因：七年级学生由于受年龄限制，在理解能力上还有待进一步引导，尤其对于相关概念的理解。而这些恰恰有事突破重点的核心，因此，

数据可视化柱状图雷达图等六种基本图表的特点和适用场合

数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 序言

进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。 二、折线图（Line Chart）数据 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

2016年我国专利统计分析

2016年我国专利统计分析 2016年，我国发明专利申请量比上年增长21.5%，占专利申请总量的38.6%。国内专利申请结构进一步优化，发明专利的申请量和授权量均比上年有明显提升。国内发明专利申请达到120.5万件，比上年增长了24.4%。国内发明专利授权量为30.2万件，比上年增长了14.7%。企业发明专利申请量持续高速增长，国内企业发明专利申请量与授权量分别占国内发明专利申请量与授权量的61.0%和62.7%。国内发明专利申请量排名前10的企业均为内资企业。我国每万人口发明专利拥有量已达8.0件。我国PCT 国际专利申请量达到4.3万件，国际排名继续保持第3位。2015年我国三方专利拥有量为2889件，国际排名第4位。2016年我国在“一带一路”沿线国家专利申请公开4834件，涉及18个国家。 一、发明专利申请量占比近四成，发明专利授权量持续上涨 2016年我国专利申请量达346.5万件，比上年增长23.8%。其中，发明专利申请量为133.9件，比上年增长21.5%，占专利申请总量的比重为38.6%；实用新型专利申请147.6万件，比上年增长30.9%；外观设计专利申请65.0万件，比上年增长14.3%。 图1 我国三类专利申请总量变化情况（2007—2016年） 2016年我国专利授权量达175.4万件，比上年增长2.1%。其中发明专利授权量为40.4万件，比上年增长12.5%；实用新型专利授权量为90.3 万件，比上 4080120160 2002402803203602007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 万件

(最新)2014年我国专利统计分析

2014年我国专利统计分析 2014年，我国发明专利申请量占专利申请总量的比重继续上升，达到39.3%。国内专利申请结构进一步优化，发明专利的申请量和授权量均比上年有明显提升。发明专利申请达到80.1万件，比上年增长了13.6%；实用新型专利和外观设计专利则出现下滑。发明专利授权量为16.3万件，比上年增长了13.3%。企业发明专利申请量持续高速增长，国内企业发明专利申请量占国内发明专利申请量的60.5%；发明专利授权量占国内总量的56.5%。国内发明专利申请量排名前10的企业均为内资企业。我国每万人口发明专利拥有量已达4.9件，比“十二五”规划纲要提出的目标高出了1.6件。我国PCT国际专利申请量达到2.6万件，比上年增长18.7%，国际排名继续保持第3位；三方专利拥有量为1897件，比上年增长10.6%，国际排名第6位。 一、发明专利申请量占比近四成，发明专利授权量明显上涨 2014年我国专利申请量达236.1万件，比上年下降0.7%。其中，发明专利申请量为92.8万件，比上年增长12.5%，占我国专利申请总量的比重继去年突破了三分之一之后，今年继续增长，达到了39.3%；实用新型专利申请86.9万件，比上年下降了2.7%；外观设计专利申请56.5万件，比上年下降了14.4%。 图1 我国三类专利申请总量变化情况（2004—2014年） 2014年我国专利授权量达130.3万件，比上年减少0.8%。其中发明专利授

权量为23.3万件，比上年增长12.3%；实用新型专利授权量为70.8万件，比上年增长2.2%；外观设计专利授权量为36.2万件，比上年下降了12.3%。 二、国内专利申请结构不断优化，发明专利增长显著 2014年，国内专利申请结构继续优化，发明专利申请量势头抢眼。国内专利申请量总数达221.1万件，比上年减少了1.1%。但是，发明专利申请达到80.1万件，比上年增长了13.6%；实用新型专利申请86.1万件，比上年减少了2.7%；外观设计专利申请54.8万件，比上年减少了14.9%。 2014年国内专利授权量达到120.9万件，比上年减少了1.5%。其中发明专利授权量为16.3万件，比上年增长了13.3%；实用新型专利授权量为70万件，比上年增长2%；外观设计专利授权量为34.7万件，比上年下降13.0%。 2014年，国外来华发明专利申请量为12.7万件，比上年增长5.7%，增长趋势较明显。国外发明专利授权量为7.1万件，比上年增长10.0％。 图2 国内外发明专利申请量（2004-2014年）

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图

专利分析方法：专利定量分析及应用原理

专利分析方法：专利定量分析及应用原理 专利定量分析方法主要有专利技术生命周期法、统计频次排序法、布拉德福文献离散定律、时间序列法和趋势回归法。 专利定量分析简述 专利定量分析是指利用数理统计、科学计量等方法对研究对象的相关信息进行加工整理和统计分析，从而对研究对象的发展趋势做出预测和推断的一种基础信息分析方法。在科学研究中，通过定量分析可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 专利信息定量分析是研究专利信息的重要方法之一，它是在对大量专利信息加工整理的基础上，对专利信息中的某些特征进行科学计量，从中提取有用的、有意义的信息，并将个别零碎的信息转化成系统的、完整的有价值情报。 专利定量分析方法是建立在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科的基础之上，通过数学模型等方式来研究专利文献中所记载的技术、法律和经济等信息的本质。这种分析方法能提高专利信息分析质量，可以很好地分析和预测技术发展趋势，科学地反映发明创造所具有的技术水平和商业价值。

同时科学地评估某一国家或地区的技术研究与发展重点，用量化的形式揭示国家或地区在某一技术领域中的实力，从而可以获得认识市场热点及技术竞争领域的经济信息。及时发现潜在的竞争对手，判断竞争对手的技术开发动态，及时获得相关产品、技术和竞争策略等方面的信息。 定量分析专利信息首先要对专利文献的有关外部特征进行统计。这些外部特征有：专利分类、申请人、发明人、申请人所在国家、专利引文等，它们能够从不同角度体现专利信息的本质。 技术生命周期分析法 技术生命周期分析是专利定量分析中最常用的方法之一。通过分析专利技术所处的发展阶段，推测未来技术发展方向。它针对的研究对象可以是某件专利文献所代表技术的生命周期，也可以是某一技术领域整体技术生命周期。 1.专利技术的4个发展阶段 人们通过对专利申请数量或获得专利权的数量与时间序列关系、专利申请企业数与时间序列关系等分析研究，发现专利技术在理论上遵循技术引入期、技术发展期、技术成熟期和技术淘汰期四个阶段周期性变化。 (1)技术引入期。在技术引入阶段，专利数量较少，这些专利大多数是原理性的基础专利，

专利统计报告样例

钛行业专利信息统计报告 北京中献电子技术开发中心 二○一○年七月

目录 第一章项目概述 (3) 第一节行业背景 (3) 第二节分析方法 (4) 第三节分析工具 (5) 第四节逻辑检索表达式及专利信息数据库 (5) 第二章专利信息技术统计分析 (7) 第一节整体趋势分析 (7) 第二节区域分析 (8) 第三节技术分析 (14) 第四节竞争对手分析 (17) 第三章专利信息统计分析结论和建议 (22)

第一章项目概述 第一节行业背景 1791年，英国牧师W. Gregor在黑磁铁矿中发现了一种新的金属元素，1795年，德国化学家M. H.K laproth在研究金红石时也发现了该元素，并以希腊神Titans进行了命名。 1910年，美国科学家M.A.Hunter首次用钠还原TiCI4制取了纯钛。1940年，卢森堡科学家W.J.Kroll用镁还原TiCl4制得了纯钛，从此，镁还原法(又称为克劳尔法)和钠还原法(又称为亨特法)成为生产海绵钛的工业方法，而美国在1948年用镁还原法制出2t海绵钛，开始了钛的工业化生产。 钛具有比强度高、耐蚀性强、生物相容性好、无磁性等优点，在航空航天、舰船制造、化学工业、交通车辆、建筑装饰、海洋建筑、体育用品、生活用品等方面得到了广泛的应用，被称为太空金属、海洋金属、智能金属等。 钛在自然界分布很广，地壳中的含量约为0.64%，在金属元素中仅次于铝、铁和镁，居第四位。根据美国地质学会的定义，2001年全世界已探明的钛铁矿和金红石矿约为5. 32×108t ，主要分布在澳大利亚、南非、印度、美国、加拿大、挪威、乌克兰等国家。全世界2000年共消费钛矿(按TiO2含量计)约4. 58×106t。按目前钛矿的年使用量计算，今后200年内全世界不必担心钛资源的枯竭。 钛铁矿分岩矿和砂矿两种，岩矿主要产于中国、加拿大、美国、俄罗斯、挪威等；砂矿主要产于澳大利亚、南非、印度、斯里兰卡和中国。 衡量一个国家钛工业规模有两个重要指标：海棉钛产量和钛材产量，其中，海棉钛产量反映原料生产能力，而钛材产量反映了深加工能力。钛的生产企业也分为两种类型，一类从海棉钛到加工材，另一类只生产海棉钛、铸锭等加工材中单一产品的企业。 日本没有经济性钛资源，主要依赖从澳大利亚、南非等国进口，而日本对钛原料的放射性物质含量有严格要求，因此选择余地小、价格高。而中国尽管钛资源的储量为世界第一，但其中钛铁矿岩矿占总储量的93%，而且钙、镁杂

我国专利统计报告2015年

科技统计报告 第13期 （总第570期） 科学技术部创新发展司2015年3月12日 2013年我国专利统计分析 2013年，我国发明专利申请量占专利申请总量的比重五年来首次超过三分之一，达到34.7%。发明专利授权量比上年出现小幅下降。国内专利申请结构进一步优化，发明专利在三类专利中增长最快，达到31.8%。在国内发明专利申请量排名前10的企业中，内资企业数量达到9家，占据明显优势。我国每万人口发明专利拥有量达到4.0件，提前实现“十二五”规划设定的3.3件目标。我国PCT国际专利申请量达到2.2万件，比上年增长15.5%，国际排名升至第3位；三方专利拥有量为1851件，比上年增长11.6%，国际排名升至第6位。 一、发明专利申请量占比五年来首超三分之一，发明专利授权量首次出现下降 2013年我国专利申请量达237.7万件，比上年增长15.9%。其中，发明专利

申请82.5万件，比上年增长26.3%，占专利申请总量的比重五年来首次超过三分之一，达到34.7%；实用新型专利申请89.2万件，比上年增长20.5%；外观设计专利申请66.0万件，比上年增长0.3%。 图1 我国三类专利申请总量变化情况（2004—2013年） 2013年我国专利授权量达131.3万件，比上年增长4.6%。其中发明专利授权量为20.8万件，首次出现下降，比上年下降4.1%；实用新型专利授权量为69.3万件，比上年增长21.4%；外观设计专利授权量为41.2万件，比上年下降11.8%。 二、国内专利申请结构进一步优化，发明专利申请增长最快 2013年，国内三类专利的申请量和授权量比上年均有很大幅度增长。国内专利申请量达到223.5万件，比上年增长16.9%。其中，发明专利申请70.5万件，比上年增长了31.8%，增速位居三种专利之首；实用新型专利申请88.5万件，比上年增长了20.5%；外观设计专利申请64.4万件，比上年增长了0.3%。 2013年国内专利授权量达到122.8万件，比上年增长5.6%。其中发明专利授权量为14.4万件，比上年小幅下降0.2%；实用新型专利授权量为68.6万件，比上年增长21.1%；外观设计专利授权量为39.9万件，比上年下降 11.9% 306090120150180210240 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 万件

用Excel进行统计趋势预测分析

用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel 中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式av erage（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额：一是

在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3) /6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法 指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额：一是在f4输入公式0.3＊b3＋0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。

统计分析--常用统计图表的绘制

实训一常用统计图表的制作 一、实训目的 统计表是用表格形式来表述数量的关系，使得数据条理化、系统化，便于理解、分析和比较。 统计图是用几何图形来表示数量关系，不同形状的几何图形可以将研究对象的特征、内部构成、相互关系等形象直观的表达出来，便于分析比较。 统计图表即资料的整理简化工作。 二、实训内容 1、统计表的绘制 1.1 统计表的种类 根据纵、横标目是否有分组分为简单表和复合表两类。 简单表：有一组横标目和一组纵标目组成，纵、横标目均为分组的统计表；课本16页表2-6. 复合表：纵、横标目两者至少有其中之一被分为两组或两组以上的统计表；课本16页表2-7 1.2 统计表的绘制 主要是由标题（总标题和标目）、横行和纵栏和数字资料三部分构成。 绘制统计表的基本要求：课本16页。 Microsoft Word制作三线表： （1）先制作一个普通表格。打开菜单“表格－插入表格”，选择列数“3”、行数“4”，文档中出现一个三列四行的带框线表格。输入内容，注意要选“左对齐”。 （2）鼠标移到在表格左上角，出现四向箭头时选中表格（点黑），打开菜单“格式－边框和底纹”，在设置中选择“无”，取消表格的所有框线。 （3）再选中表格，打开菜单“格式－边框和底纹”，在线型宽度下拉列表中选择一条粗一点的线，如1又1/2磅，在右边的各种实框线中，为表格添加“上”、“下”框线。确定。 （4）下面需要添加标题栏的横线。打开“视图－工具栏－绘图”，添加绘图工具栏。点击绘图中的直线工具，按住shift键，手画一条与表格线等长的细线。 （5）此时手绘线可能不在合适的位置，偏上或偏下，按住Alt键，用鼠标移动直线到合适的位置上。 点击工具栏上的“打印预览”，就可以看到一个简单的三线表已经画好了。还可以修饰一下内容文字，使其与标题文字的位置相配。 2 V C55.00 89.53 92.13 S1 93.84 91.91 88.00 S2 99.65 86.46 75.44

战略性新兴产业专利统计分析报告(2017 年)

专利统计简报 2017年第11期（总第219期） 国家知识产权局规划发展司 2017年12月25日 战略性新兴产业专利统计分析报告（2017年） 【摘要】本报告基于战略性新兴产业1全球及中国专利数据库，对2012-2016年战略性新兴产业全球发明专利申请、中国发明专利申请、中国发明专利授权以及2015年、2016年中国有效发明专利，从整体、产业、区域、创新主体等维度进行了统计分析。总结了战略性新兴产业创新发展特点及工作建议。 《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》指出，要“加强战略性新兴产业专利分析及动向监测”。自2011始，国家知识产权局规划发展司已连续7年开展战略性新兴产业专利统计分析相关工作。2017年，对2012-2016年的战略性新兴产业发明专利的发展态势进行了统计分析，研究成果如下： 一、战略性新兴产业发明专利整体情况 （一）战略性新兴产业全球发明专利申请总体情况 1、2012-2016年战略性新兴产业全球发明专利申请总体情况 1 《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中明确战略性新兴产业由节能环保、新一代信息技 术、生物、高端装备制造、新能源、新材料和新能源汽车七大产业组成。

2012年-2016年，世界范围内战略性新兴产业领域的专利数量激增，全球战略性新兴产业发明专利申请量2达到357万件，五年年均增长率为5.8%。 图1 2012-2016年战略性新兴产业全球发明专利申请走势2012-2016年中国（含港澳台，下同）是全球战略性新兴产业发明专利申请增长的主要动力，中国战略性新兴产业发明专利申请量从2012年的16.7万件增加至2016年的34.4万件，在全球的占比由2012年的27.0%上升为2016年的44.3%。 图2 2012-2016年全球战略性新兴产业发明专利申请的国家比较（单位：件） 2、2016年战略性新兴产业全球发明专利申请布局 2016年全球战略性新兴产业中，在中国申请的专利数量最多，申请量高达35.0万件，美国、日本、欧洲、韩国的申请量分别为13.8万件、 2本报告所述的“发明专利申请”指在2012-2016年公开的发明专利申请，按照公开日统计。

专利分析报告

专利分析报告 Revised by Jack on December 14,2020

专利分析报告模板 一、检索策略的制定以及调整 （一）拆分技术点，确定关键词、同义词、上下位词,利用AND/OR对关键字进行灵活组合,如： broil* or grill* or ((double or two) and grill*)。 （二）通过对上确步定的关键词进行检索,找出相应IPC分类(可使用Chart中Top IPC来统计主要的IPC分类号)。 （三）也可结合Derwent分类(可使用Chart中Top Manual Code来统计主要的Derwent手工代码)。 （四）进行检索 利用所有关键和IPC、Derwent手工代码进行检索。关键词检索范围可以用原文标题、摘要和权利要求， 也可以用DWPI改写的42个国家的专利文摘， 同时使用两个检索范围亦可。 例子： (CTB=((TPMS or ((tyre or tire) pressure monitoring system)) and (low frequency or LF) and (high frequency or HF) and sensor and (receiv* and (emit* or transmit*) and stor* and (identif* or match*))) OR ALLD=((TPMS or ((tyre or tire) pressure monitoring system)) and (low frequency or LF) and (high frequency or HF) and sensor and (receiv* and (emit* or transmit*) and stor* and

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

2015年我国专利统计分析-国家科技部

2015年我国专利统计分析 2015年，我国发明专利申请量占专利申请总量的比重继续上升，达到39.4%。国内专利申请结构进一步优化，发明专利的申请量和授权量均比上年有明显提升。国内发明专利申请达到96.8万件，比上年增长了20.9%；实用新型专利达到112万件，比上年增长30%。国内发明专利授权量为26.3万件，比上年增长了61.9%。企业发明专利申请量持续高速增长，国内企业发明专利申请量与授权量均占国内发明专利申请量与授权量的60.2%。国内发明专利申请量排名前10的企业均为内资企业。我国每万人口发明专利拥有量已达6.3件，比“十二五”规划纲要提出的目标高出了3件。我国PCT 国际专利申请量达到3.0万件，国际排名继续保持第3位。2014年我国三方专利拥有量为2582件，国际排名第5位。 一、发明专利申请量占比近四成，发明专利授权量明显上涨 2015年我国专利申请量达279.9万件，比上年增长18.5%。其中，发明专利申请量为110.2件，比上年增长18.7%，占我国专利申请总量的比重为39.4%；实用新型专利申请112.8万件，比上年增长了29.8%；外观设计专利申请56.5万件，与上年基本持平。 图1 我国三类专利申请总量变化情况（2004—2015年） 2015年我国专利授权量达171.8万件，比上年增长31.9%。其中发明专利授权量为35.9万件，比上年增长54.1%；实用新型专利授权量为87.6 万件，比上 4080 120160200240280200420052006200720082009201020112012201320142015 万件

Excel数据图表与分析教学设计(初中信息技术精品)

Excel 数据图表与分析》 『设计思想』 一、教材情况分析 《数据图表与分析》是《初中信息技术(上册) 》(江苏科学技术出版社)第4 章《数据统计与分析》第4 节内容，主要完成《江苏省义务教育信息技术课程指导纲要(试行) 》中提出的“信息的加工与创作” 部分第四点数据加工与管理：能应用电子数表进行数据统计、处理与直观表达。图表的应用在日常生产、生活中比较普遍，在以信息和技术为基础的现代社会里，人们更需要根据大量的数据做出合理的决策。初中生要在学会用利用图表表述某一方面的问题，并能从不同角度分析、比较图表数据，用恰当的图表直观地表达出自己对数据分析的结论和想法，养成用可靠的数据进行交流的习惯。 二、学生情况分析 本节是《数据与统计分析》一章的最后一节，教学对象是初中七年级学生，数据图表与分析学生以前在数学课上已接触过，分析的也比较具体，本节课主要要让学生从信息技术的角度来加以学习，把原来手工会做的数据与统计分析用现代化的计算工具(计算机)来加以处理。同时学生已掌握了Excel 的基本操作方法，学会了从多种渠道收集数据，规划电子表格，数据的处理与统计等内容，整体上对电子表格有了比较多的认识，我们可以结合起来，在学生原有经验的基础上加以学习，效果会更好。 『教学目标』 知识与能力目标: (1)了解数据描述的多样性； (2)知道图表的常见类型和制作图表的一般步骤； (3)熟练掌握利用图表向导创建图表的操作； (4)能说出图表的常用编辑方法； (5)领悟图表与产生该图表的工作表数据之间的关系。 过程和方法目标： (1)通过文字、表格、图标的对比，学生能了解数据描述的多样性，理解建立图表的意义； ( 2) 通过具体实例的制作，学会根据所要反映的数据情况选择适当的图标类型来说明问题； (3) 通过学习利用图表向导创建图表的方法能熟练的创建图表，并能对图表进行恰当的编辑。情感态度与价值观： (1) 以“奥运会的金牌数”为学习素材，激发学生的爱国情趣； (2)探究制作图表，体验作品制作成功的喜悦感，拉近Excel 和学生学习生活的距离，激发学习兴趣； (3)养成自主学习、互相协作的良好学习习惯。

统计学展示数据图表

湖北大学 经济与管理院 实训报告 课程名称: 统计学 课程代码: 120242A 年级/专业/班: 2017级物流管理 小组编号名称: （4）巨人组 小组成员姓名:陈婷吴彤宋思思 使用电脑编号： 实训总成绩: 任课教师: 刘容

湖北大学统计学实训报告二 开课院系及实验室：经济与管理系 / 知远楼204 实训时间： 20 19年4 月15 日 一、实训目的 通过本实验，熟练掌握利用Excel、SPSS，完成数据筛选、排序、创建数据透视表、制作频数分布表、绘制数据图示（包括条形图、帕累托图、饼图、环形图、累积分布图等）；数值型数据分组、数值型数据的图示（直方图、茎叶图、箱线图、线图、散点图、气泡图、雷达图等）。 二、实训设备、仪器及材料 计算机、Excel2013、SPSS22.0软件 三、实训项目及其内容、操作步骤及结果分析 实训项目及内容： （一）实训项目一：数据筛选（例3.1） （二）实训项目二：创建数据透视表（例3.2） （三）实训项目三：创建分类数据频数分布表、分布图（条形图等）（例3.3） （四）实训项目四：绘制环形图（例3.4） （五）实训项目五：绘制累积频数分布图（例3.5） （六）实训项目六：数值型数据分组、绘制频数分布表及分布图（例3.6） （七）实训项目七：绘制比较箱线图（例3.7） （八）实训项目八：绘制时间序列数据—线图（例3.8） （九）实训项目九：绘制散点图、气泡图（例3.9） （十）实训项目十：绘制雷达图（例3.10） 操作步骤及结果分析：

（一）实训项目一：数据筛选（例3.1） 1.实训内容（问题与数据） 2.实训操作步骤 （1）第1步：将光标放置任意数据单元格，点击【数据】，再点击【筛选】，数据第一行会出现下拉箭头。点击【数字筛选】 （2）第2步：选择筛选条件，要筛选统计学成绩为75分的学生，选择【等于】，在出现的对话框【等于】后选择75，得到结果；要筛选英语成绩最高的前三名学生，可选择【前十项】，在对话框的【最大后】输入数据3，得到结果。 （3）第3步：筛选四门课程成绩都大于70分的学生，由于设计条件较多，需要使用【高级筛选】命令，使用高级筛选，必须建立条件区域，这时需要在数据清单上至少留出三行作为条件区域，然后选择【数据】——【高级】，在列表区域输入要筛选的数据区域；在条件区域输入条件 3.实训结果分析 （1）数据筛选就是根据需要找出符合特定条件的某类数据 （2）数字筛选最大的几个值时，选择几个最大的值，然后调整项数 （3）条件筛选在写条件时，必须将标题栏全部复制，并在对应的标题填写条件。 （4）条件筛选时，条件筛选范围可以任意放置，但必须精确选择