十个技巧充分挖掘专利分析的价值（下篇）

发布时间：2019.10.22 北京市查看：1703 评论：0

本帖最后由木三于 2019-10-22 17:11 编辑

如何分析海量增长的专利信息，挖掘潜在价值？应从何入手？

专利是技术、市场和竞争信息的宝贵来源。然而，公开的专利文献总数已高达1.2亿件，仅去年一年就新增630万件。如何才能让这些海量专利文献为己所用？

专利分析为充分挖掘专利信息的价值，提供了一条不可或缺且切实可行的途径。通过专利分析，我们可以了解自身与竞争对手各自专利组合所具有的优势、存在的不足和蕴含的机会，以及全球范围内的专利申请趋势、技术全景、哪些地方可能存在空白领域等等，不一而足。

专利分析要求透彻理解底层数据，这些数据的用法和用途，以及能够解决的问题。德温特专利分析服务团队在开展专利分析方面拥有丰富的经验和技术专长。下面与您分享有助于充分发挥专利分析价值的10个技巧。

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6 充分利用专利审查员的引用数据

专利引用是众所周知的影响力指标。一般而言，被引用的次数越多，该专利的影响力就越大（并且可能更有价值）。

然而，引用的力量往往被忽视。引用，特别是专利审查员的引用，本质上是加入了训练有素的专利检索员和技术专家对某件专利的意见，给出了类似技术解决方案的其他专利。这一点极为有用，如果应用数据科学原理，则可以对您的专利分析工作进行大范围扩展延伸。

例如，通过分析您自身的专利组合的引用和被引用数据，并且限定于专利审查员的引用，绘制可视化图表，就可以快速发现谁正在研究与您一样的技术问题。

这种类型的分析有若干优点：首先，这是一条捷径——您不需要制定检索式来找到接近的竞争对手；相反，您借用了专利审查员已经完成的工作。其次，如果您已经进行了技术检索，那么，这种分析依然有用，因为它可以起到核实、检查的作用。第三，大多数分析都侧重于全局、大数据点，本质上是“ 自上而下”来审视数据集；而这种类型的引用分析则是围绕数据集提供“自下而上”的视角，快速找到传统专利分析技术很容易忽略的小公司或技术/应用。

7 可视化设计和准确性同样重要

我们受到的教育让我们形成了很多根深蒂固的观点，比如轴标题必不可少，并且需要图表标题、轴刻度线和文字标签等等。但实际上，只有在其他人要完全重复进行或者核实这些分析时，才真的需要这些东西，这种情况下，可能提供原始数据的效果更好。

一般而言，检索平台都有分析数据和筛选出特定数据的功能；换句话说，可以对数据进行排序、筛选、点击查看和叠加等操作。

如果您作为分析师的主要工作，是与别人交流从数据得出的结论，那么，用数据可视化先驱Edward Tufte的话来说，这些东西就是“ 图表垃圾”。

从数据分析转变为旨在交流的可视化呈现，例如从检索平台给出的图表转变为演讲稿所用图表，可能会很费事，需要作出各种调整。良好的可视化设计是对读者的尊敬，表明您在工作中确实对数据分析的结果进行了解读，而不是留待读者来完成。

事实上，如果我们进一步展开这一点，可以说，良好的可视化设计与其准确性同样重要。数据可能稍显粗略，但结论相同；然而，如果不能得出结论，那么分析则是毫无意义的。

一个视觉效果欠佳的好例子（其实是不好的例子！），是堆叠的条形图，或者任何形式的三维图表。小的数据点往往最令人感兴趣，但这些类型的分析使得小数据点最难被发现。更糟糕的是，在堆叠条形图中，看不出数据点彼此之间的关联，这要求您的读者在心里默默进行归纳，靠眼睛来追踪数据点。这在数据验证分析中有用，但不适用于探索或交流分析结果。

如果您实在是很想创建堆叠条形图，那么，不妨考虑改为一个精心设计的表格。

并非所有的分析都必须采用图形；一个精心设计、简洁美观的表格可能更加强大，富含大量信息，并且在形式上使您对数据的解读一目了然。

需要为读者着想——在进行任何分析时，都要多想一步：图表是否可能引起误导？有没有一个能够引领视线的趋势？还有，请牢记一些基础的心理学知识——读者在面对任何分析时，如果需要花精力和时间来理解可视化图表所要表达的意思，那么，他们不会花费那个时间。因此，您在工作中投入的时间被浪费了，因为读者可能根本没看您提供的内容。

8 至多使用三种颜色

在视觉设计中，颜色是一个绝妙的工具。颜色可以让视觉呈现更精美、更具风格，将目光吸引到重要数据点或关键解读上。大多数分析师都使用颜色来区分他们认为需要区分的事物，如多个系列、数据类型、饼图切片，等等。但这是一把双刃剑——对于任何图表，颜色太多都会加剧干扰和复杂度，在数据与读者之间竖起一道墙，让读者不容易理解。

使用不超过三种颜色有几点好处：
- 提供了一个标准配色体系，您可将之用于一系列可视化图表，作为一条理解和叙述的“ 线索”，使您的读者快速跟上您的内容。
- 可以避免创建过于复杂的可视化图表，如果您的设计使用三种颜色的效果不好，那么，解决办法不是增加第4种颜色，而是简化或重新设计您的图表，改善其效果。

我们建议您更进一步，投入一些时间，为您的工作创建一份设计指南——您要使用的三种颜色、字体标准和字体大小、背景色、图表类型编目，以及精心设计的样式等等。

一旦您完成了设计指南，就一定要遵守。设计指南是一个工具，可以抑制干扰和复杂度，同时，您在工作中会因此而避免需要再完全从头设计新的图表效果。

此外，还需要将配色与您的公司品牌联系起来，这有助于读者了解并熟悉您的设计。保持一致性意味着一旦读者理解了您的设计“ 规则”，他们就能快速理解您的所有其他图表。虽然创建这样一份指南需要您投入时间，但它今后带来的效率提升，将是10倍的回报，与此同时，它将使您和分析师同事的工作成果更加清晰透明。

9 顺应信息变化

再次以图像作为类比，图表是一张静态的照片，仅限于单一时间点。而“ 视频”则包含了不同时间点上的图像更新。专利分析亦如此。如果您并未从分析项目一开始就制定好定期更新的计划，那么，后期的更新往往极为困难，或者至少工作量巨大。

如果数据随时间推移而发生的变化让人产生兴趣，那么，您需要设计一个分析流程，以便监控追踪这些变化，并且能够在新出现的数据中按照既有数据的组织形式进行分析，这需要重复进行数据的清理、技术分类或专利打分等工作，因此，必须设计一套灵活的、便于重复的工作流程。

此外，必须清楚地认识到，随着时间的推移，专利数据集会逐渐变化——不仅是将新的记录纳入您的分析，而且过去的已有数据点也可能发生改变。譬如，专利记录可能变更所有权、引用次数变化、一项发明在哪些国家或地区提交了专利申请等。其结果是，完全更新的数据集（包含您已经分析过的记录），与仅对某些“ 时间点”上的数据进行更新的分析之间存在差异。二者都很重要，但用途各不相同。

10 切记您的目标是清晰度

分析师的任务是花费时间，运用技能来处理复杂数据，梳理出分析结果，形成对数据的解读，然后尽可能高效地沟通您对数据的解读。交流的效率并非取决于您的技能和工作，而是取决于您的受众的时间和理解能力。您必须配合他们的时间限制，以及他们能够理解吸收您所呈现的信息的能力。

换句话说，不要按所创建的图表数量来衡量分析工作是否成功，而要看有多少人乐于参与并坚持到最后，以及有多少人听懂了您的结论。

任何需要在工作中进行分析和呈现数据的人，都会遇到这样的隐蔽陷阱。处理复杂数据集所需的技能，创建高级统计模型的经验，以及您将分析结果绘制成图表所花费的大量时间，都很容易导致您的工作看起来十分复杂，也使旁人会因此觉得您为工作付出的巨大努力。不要这样做！您的技能和努力工作的价值不在于复杂度，而在于简练、朴素并且容易理解。

来源 | 科睿唯安德温特与标准事业部公众号
作者 | Parijat Oak，知识产权服务副总监；Ed White，知识产权分析服务全球总监
编辑 | 木三
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