专利信息分析功能专利信息分析功能

中国专利技术开发公司年月日

1.专利申请量统计 用户可以任选专利信息的两个项目进行分析，观察其专利数量情况。此功能提供最直观的数量统计，便于快速查看各种专利量统计信息。

专利信息分析项目

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2.份额分析 该功能可通过任何一个分析项统计专利申请数量，和该数量在整个专题的申请量中所占的百分比，灵活反映各种专利申请的份额信息。

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3.矩阵分析 通过任意两个分析项的交叉组合来显示用户选定的分析内容。使用该功能的主要目的是在任意两个分析项组成的二维数据表中查看专利分布情况，并可灵活地选择第三维的显示数据，最终以三维数据表的形式展现。

4.趋势分析 按申请日（年度）统计用户选择的分析项和申请量之间的关系，结果是申请年度、该年度用户选中的分析项数量、该年度的申请量的三维数据表和趋势线。图形区域以折线图的形式显示各年度某个分析项的趋势变化。

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5.增长率分析 按申请年度统计申请量和申请量增长率的对应关系，结果是历年申请量与该年相对于上一个年份的申请量增长率生成的二维图 /表。

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6.专利类型分析 为用户提供各种统计条件下的各种专利类型拥有的专利申请数量。统计条件包括专利分析项中设置的所有分析条件。以柱状图的形式显示各种类型的专利申请数量。

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7.申请人类型分析 专利通常以团体或个人的名义申请，其中以团体形式申请的可以分为企业、科研单位和各类院校等多种形式。分析申请人类型的目的在于明确现有技术都掌握在哪类群体中，这些信息对企业的技术引进、人才引进等都有很大帮助，而且可以了解目前技术的应用情况。

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8.专利授权率分析 企业专利申请数量可在一定程度上反映自身整体竞争力和研发实力，并体现研发速度，但这个数量并不能完全代表技术研发能力，而授权率可弥补这一分析缺陷，它能反映申请人申请专利的质量，如果一个企业专利申请量非常多，但授权率偏低，这个企业的总体竞争力就会打折扣。

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9.引用与被引用分析 关于一篇专利的引文关系是一个复杂的树状结构，利用本功能可以查看这种引用关系，发现潜在的跨越多个领域的技术发展链或关于一项技术的技术发展历程，分析结果是以树状结构表示引用之间的关系链。

10.同引与同被引分析 同引（也成共引）是与本专利有相同参考文献的文献，与本专利有共同研究内容，从技术角度揭示引用文献的构成情况，可以发现当前专利还可向哪些技术方向延伸。同被引是与当前专利同时被作为参考文献引用的专利，其意义是这些专利与当前专利共同作为进一步研究的基础，挖掘哪些技术可以成为技术群，成为下一代新技术的基础技术。

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11.专利存活状态分析 存活状态能够反映申请人申请专利的质量，也就是分析出目前存活的被授权的有效专利占专利申请的比例，如果一个企业专利申请量非常多，但存活率偏低，说明企业的竞争实力已经下降。

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12.技术生命跨度分析 技术生命跨度分析能够帮助用户掌握一个技术从开始、发展到衰老的整个时间周期的长度。时间跨度较短说明专利为较新技术，创新快；时间跨度较长说明技术较成熟，创新周期长。分析的数据表中会以最新申请时间、最老申请时间和时间跨度值表达。

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13.合作发明人分析 合作发明人分析可以通过统计得到某种分析范围内所有的专利数据和发明人，以及每一个发明人在所属专利中的发明地位（发明地位包括单独发明和合作发明，合作发明中还可区分是否首席发明人），从而能够帮助用户了解某个领域中掌握重要技术的发明人名单。

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发展趋势分析可以显示某领域、某地区等各种范围内技术的未来发展方向，企业可以根据本模块信息并且结合自身实际情况决定未来发展方向，政府和各类行政部门也可以据此指导本地区各种技术的发展。 发展趋势分析包括量人趋势分析、申请量趋势分析、领域专利量分析、周期生长率分析等。

14发展趋势分析

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15、周期生长率分析 周期生长率指的是表达技术发展速率的比率，计算公式为 V= ，其中， a 表示该技术领域当年发明专利申请数， A 表示追溯 5 年的该技术领域的发明专利申请累积数。如果连续几年 V 值变大，说明该技术处于生长阶段。

A

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16、领域专利量分析 领域专利量分析是按照申请年度统计某一个或者多个技术领域的专利申请数量，据此来分析一个技术领域或技术群的发展趋势，从而能帮助客观地预测今后一段时间内该技术的大致走向，并可以对确定投资方向和制定研发战略提供一定依据。

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17、技术重点转移分析 当一项技术发展到一个高峰后，申请量开始出现下滑，但这项技术同时会作为另一项新技术的基础，推动新技术的发展，也就是一项技术向另一项技术过渡的情况，从而反映技术衰退与兴起的趋势。通过选择具有一定相关度的技术领域进行分析，有助于企业发现两个技术之间存在的潜在关系，以帮助企业选择合适的时机介入一个技术领域。

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