常用专利分析工具简介

常用专利分析工具简介

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

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

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

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

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/5a18082995.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

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/5a18082995.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。

分析工具专利分析法

分析工具专利分析法 查尔斯?佩罗打破了只在制造业内研究技术与组织之间的局限性，把注意力从生产技术转向知识技术上。佩罗使用任务的多变性和问题的可分析性这两个变量，构建了一个2X2矩阵(如图) 佩罗提出，从两个方面对技术进行考察:一是任务多变性(分为:少量例外、很多例外)，即技术在工作中遇到例外的数量;二是问题可分析性 (分为:确定的、不确定的)，即技术在工作过程中可被分析的难易程度。根据上述两项维度标准，佩罗将技术划分为四种不同的类型:常规技术、工程技术、工艺技术和非常规技术。 图:佩罗的技术分类 佩罗指出控制和协调方法必须因技术类型而异 常规的技术——高度正规化和集权化的结构 非常规的技术——分权化，低程度的正规化 手艺技术——相对常规技术需要分权化 工程技术——适当分散决策权，以低正规化来保持组织的灵活性 1>.E4.BD.A9.E7.BD.97.E7.9A.84.E6.8A.80.E6. 佩罗的技术分类的主要内容 常规技术(象限?)只有少量的例外，问题易于分析。生产钢铁和汽车或提炼石油的大量生产过程，就属于这一类。 工程技术(象限?)有大量的例外，但可以用一种理性的、系统的分析进行处理，桥梁建造属于这一类。 工艺技术(象限?)例外较少，且可分析性也较小，工作必须依靠直觉、经验判断灵活处理的技术。服装设计、烹饪等技术属于这一类。

非常规技术(象限?)以诸多例外和问题难以分析为特征。许多航天业务就采用这一类技术。比如航天飞机的开发就采用了这类技术。 佩罗认为，组织的协调和控制方法应该视技术类型的不同而有所区分。技术越是常规化，组织规范化、集权化程度就越高，采用机械式组织结构的效率就越高;反之，技术越是非常规化，组织规范化、集权化程度就越低，这时，采用柔性有机式组织结构的效率也就越高。。通常的做法是将一种机械式结构与常规技术相配合，非常规技术应与有机式的组织结构配合。

专利分析方法的分类

专利分析方法 一、专利分析方法的发展阶段 专利情报分析（以下简称专利分析）是指对来自专利文献中大量或个别的专利信息进行加工及组合，并利用统计方法或数据处理手段使这些信息具有纵览全局及预测的功能，并通过专利分析使它们由普通的信息上升为企业经营活动中有价值的情报。专利导航、专利分析评议、专利预警分析、行业专利趋势分析、产业专利分析等均是专利分析的下位概念。专利分析是保障企业技术竞争领先的有效措施和得力手段，成为企业技术创新的重要内容，是企业获取竞争优势的重要手段。各类专利分析报告是专利分析方法的载体。专利分析方法主要可以划分成三个发展阶段：概念形成阶段、学术研究阶段和工具实现阶段。 Seidel于1949年第一个系统地提出专利引文分析的概念，他指出专利引文是后继专利基于相似的科学观点而对先前专利的引证，Seidel同时还提出了高被引专利其技术相对重要性的设想。有些专利分析方法更侧重于对专利信息内部的深层次挖掘和分析结果客观、准确的研究。如Byungun Yoon,Yongtae Park提出了一种把文本挖掘技术和联合分析、形态分析相结合的专利分析方法，利

用专利信息发现新的、潜在的技术机会。 20世纪90年代后随着信息技术、网络技术与专利数据库的不断发展、完善，专利分析法开始真正适用并应用于企业战略与竞争分析之中，各种分析体系也开始不断建立和完善。国外许多知识产权咨询机构都定义了不同的专利分析指标,比如美国摩根研究与分析协会(Mogen Research&Analysis Association)、美国知识产权咨询公司CHI、汤森路透等。 随着计算机的普及，信息技术和网络技术的发展，专利信息分析逐渐从手工处理过渡到了以计算机为工具的时代。由于面对的专利数据非常庞大，各种专利分析方法往往需要依赖于专利分析工具加以实现，分析工具直接影响到专利信息分析的效率和准确性。这为专利分析提供了极大的便利条件，促进了专利信息分析方法的研究和拓展应用，而且也促使专利分析方法向自动化、智能化、网络化和可视化方向发展，出现了各种各样的专利分析工具，如TI（Thomson Innovation）、Innography、WPIS等。 专利分析方法的主要发展历程 二、专利分析方法的已有分类方法 根据分析对象可分析的程度，通常将专利分析方法分为定性分析、定量分析、拟定量分析等类型。定量分析是利用数理统计、科学计量等方法对专利文献及其相关信息进行加工整理和统计分析。定量分析主要是主要是通过专利文献上所固有的著录项目来识别相关文献，经过数据加工分析获得相关信息和情报。定性分析是将专利文献信息的内部特征（如说明书、权利要求书的内容等）运用数据挖掘等手段进行归纳和整理，然后运用专业技术进行解读和分析的方法。专利拟定量分析是专利定量分析与定性分析相结合的分析方法。专利拟定量分析通常由数理统计入手，然后进行全面、系统的技术分类和比较研究，再进行有针对性的量化分析。 有学者从分析维度的角度出发提出了“点”、“线”、“面”和“立体”四个层次的专利情报分析方法。“点”分析主要是对专利文献上固有的单个著录项，按有关指标分别进行统计分析，是对专利信息的初步挖掘。“线”分析对专利数量、专利权人、专利申请日等“点”情报按照时间、

专利分析

(一)分析背景 乙型病毒性肝炎(Hepatitis B)，简称乙肝，也称血清型肝炎(Serum Hepatitis)，是一种由乙型肝炎病毒引起的疾病。乙肝广泛流行于世界各国，主要侵犯儿童及青壮年，少数患者会转化为肝硬化或肝癌。全世界约有20 亿人已感染乙型肝炎病毒，其中3.5 亿以上的人患有慢性感染，每年有50 至70 万人死于乙型肝炎病毒感染。乙型肝炎与肺结核和艾滋病并列世界上最常见的传染病。因此，它已成为严重威胁人类健康的世界性疾病。 乙型肝炎西方国家较少，在亚洲和非洲流行较为严重。乙型肝炎是我国当前流行最为广泛、危害性最严重的一种疾病。1992年以前，我国属于乙型肝炎高流行区，乙肝病毒表面抗原阳性者有1.2亿人，人群乙肝病毒表面抗原携带率约9.75%，几乎每10个人中就有1个人是乙肝病毒感染者。每年因乙肝病毒感染相关疾病而死亡的人数约有27万；2006年以后，我国的乙型肝炎感染率下降至7.18%，但仍有9300万慢性乙肝病毒感染者，其中约2000万为慢性乙肝患者，仍属于中等偏高的流行国家。乙型肝炎仍是危害我国人民健康的大问题。 乙型肝炎作为一种很常见并且具有传染性的疾病，没有一定的流行期，一年四季均可发病。且其进一步发展会导致肝硬化、肝癌，严重影响人们的身心健康，给个人和社会带来巨大的经济负担。目前针对慢性乙肝没有特效药，西医抗病毒治疗在一定程度上减缓了病情的发展，但抗病毒药价格昂贵、易耐药，停药后易复发及副作用等，也给临床治疗带来较大的难度，给患者背上了沉重的经济和精神负担。实践证明中药具有一定抗病毒作用。在国夕卜水飞蓟素、甘草制剂、齐墩果酸及小柴胡汤等已被认定是治疗慢性乙肝的中药制剂。国外某些权威的研究机构正在开展中医药治疗慢性乙肝的临床和基础研究。在国际肝病学术会议上，有些专家认为，在治疗慢性乙肝的领域中，中医中药值得关注并且寄予极大的希望。 治疗乙型肝炎的中药是指在汉族传统医术指导下应用的药物。中药按加工工艺分为中成药、中药材。中药主要起源于中国，除了植物药以外，动物药如蛇胆，熊胆，五步蛇，鹿茸，鹿角等；介壳类如珍珠，海蛤壳；矿物类如龙骨，磁石等都是用来治病的中药。 中医药治疗慢性乙肝有其自身的优势，主要体现在几个方面：（1）多靶位的作用，包括改善症状、肝功能，调整患者的免疫功能，阻断和逆转肝纤维化以及抑制乙肝病毒的复制等。因此中医药治疗可收到“一石多鸟”的作用。（2）西医认为不宜或治疗失败的乙肝患者，如免疫耐受期的病毒携带者，抗病毒药治疗失败者或严重肝炎、失代偿期肝硬化患者等，采用中医药治疗能收到一定效果。（3）副作用相对较少，患者依从性和耐受性较好。（4）医疗费用相对较低。 认识到中药在治疗乙型肝炎中的作用,很多公司和企业纷纷申请了专利。专利的质量有好有坏。因此,如果公司要在此领域申请专利,有必要研究有关治疗乙型肝炎中药的专利。

专利分析基本方法的介绍与应用

专利分析基本方法的介绍与应用 分析方法是进行专利信息分析的基础，是实现信息分析工作的目标和手段。当前，数学方法的引入为各种分析方法的完善提供了有力的理论基础，同时也为实现各种方法的综合应用铺平了道路。 定量分析的基本方法 定量分析作为信息分析的重要手段，已经被越来越多地应用在实际分析中。主要围绕“定量”这一重要概念，对在专利信息分析中较常用到的时间序列法、回归法和聚类法，进行简单的阐述。 1. 时间序列分析 所谓时间序列分析（time - series analysis），实际上就是通过对历史数据变化的分析，尽可能准确找出事物发展的轨迹，然后利用数学模型来描述这一事物发展的规律，以期达到对事物现状进行评价和对未来发展进行预测的目的。它主要用来对技术发展的全过程进行描述，另外还可以对各种繁杂数据进行整理和修匀，以便为后续工作提供可靠的数据基础。 1）移动平均法。

移动平均（moving averages）法主要是用来处理一组在一定范围内无规则的波动的数据。 2）指数平滑法。 指数平滑（exponential smooth）法是对移动平均法的一种改进，最早是由美国经济学家罗伯特·G.布朗于20世纪50年代末首先提出的一种重要方法。该方法修正了移动平均法在数据权重方面的缺陷，对不同时刻的数据给予了不同的权重。 3）生长曲线模型。 生长模型是基于对事物发展过程的认识而发展起来的一类曲线模型，它通过一条近似形如" S ”的曲线，可以很好地拟合事物的发生、发展和成熟的全过程。 2.回归分析 回归（regression）分析是研究对象间相关关系的一种数学方法，以期找到一种科学的数学模型来描述这种关系，从而为后续的工作提供科学的理论依据。与时间序列法相比，回归分析主要着眼于自变量与因变量间的相关性。 1）一元线性回归分析 2）多元线性回归分析 3）可线性化的非线性回归模型。 3．聚类分析