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实务 | 用excel进行技术构成、技术功效分析

发布时间:2019.01.09 北京市查看:2749 评论:2

来源 | 专利分析可视化(ID:IPinfographics)
作者 | 赖俊科

之前的[数据处理]教程介绍了用excel获取申请趋势、申请类型、申请人排名、申请人类型、地域分布分析所需的数据,这些数据可通过加工专利文献的著录项目来获取。

对于今天介绍的技术构成、技术功效分析,所需的技术分支信息、技术手段信息以及技术功效信息,则无法直接从著录项目中获取。

因此,接下来分别介绍如何获取专利文献的技术分支、技术手段、技术功效信息,以及如何利用excel相关技巧提高标引效率。

技术构成分析

在专利分析中,通常需要对技术分解表中的各技术分支专利申请量进行统计分析,以了解专利技术的分布情况。

假设技术分解表如下


实际分析中制定的技术分解表可能要复杂的多。

通常,为了完成技术构成相关分析,需要在xls源文件中标引相关专利申请的各级技术分支信息。


常用的标引方式有人工阅读标引、检索批量标引。

人工阅读标引:文献量在可阅读范围内,通过人工阅读的方法,对技术分支进行标引,其标引精度高、效果好。由于受到人力、物力、时间等因素的影响,人工阅读标引通常适用于文献量较小的微观分析,并在excel中完成。

检索批量标引:借助检索过程一并完成技术分支的标引,如:当采用分总式检索策略时,针对某一级技术分支的检索过程即完成了对该一级技术分支的标引,对于该一级技术分支的二级、三级技术分支的标引,可在该一级技术分支的总体文献量范围内通过关键词、分类号进行二次检索,从而实现二级、三级技术分支的标引。检索批量标引通常在检索系统中完成,可针对不同的技术分支分别导出xls数据,在xls数据中添加相应技术分支信息后,对多个xls数据表格进行合并获得最终xls数据。

实际操作过程中,常常需要综合考虑分析需求、各技术分支的文献量大小、检索的难易程度以及人力、时间等诸多因素,采用人工阅读标引和检索批量标引相结合的方式。

由于检索批量标引所需的excel操作技巧比较简单,不再赘述。

接下来,介绍如何在excel中高效完成人工阅读标引。

一般地,在excel中进行技术分支标引过程中,可以利用手工录入或下拉菜单点选的方式进行标引。

对于手工录入,建议采用数字扩展标引法,即用数字1、2、3代替技术分支,如1表示第一个一级技术分支,11、12、13表示第一个一级技术分支的二级技术分支,以此类推,兼顾专利数据标引的特点及操作的简便性。

对于下拉菜单点选,可借助excel的“数据有效性”或“数据验证”来实现。Excel2013版之后将“数据有效性”改名为“数据验证”。

具体操作如下:

1. 定义名称

1.1 新建工作表

1.2 设置下拉菜单数据源区域,即将技术分解表整理成如F-I列格式,存放位置随意

1.3 定义名称,点击“公式”选项卡,点击“定义的名称组”里的“根据所选内容创建”(excel2003版里,“插入”菜单 - “名称” - “指定”),选取窗口上的“首行”复选框


当然,也可选择所有非空单元格(快捷键F5或ctrl+g),一次性完成名称定义。


2、制作一级分支下拉菜单

点击“数据”选项卡,点击“数据验证”,在弹出的对话框中选择“序列”,在“来源”中输入“=一级分支”。


3.制作二级分支联动下拉菜单

3.1 在AM2单元格中选择某个一级分支(若一级分支为空,设置二级分支数据验证时会报错)

3.2 选择二级分支(AN2单元格),打开“数据验证”窗口,选择“序列”,在“来源”中输入“=indirect(AM2)”


当然,实际操作过程中,可以只标引二级分支,一级分支可通过合并二级分支来获取。

技术功效分析

技术功效分析是一种对专利技术内容进行深入分析的方法,表达的是技术手段和技术效果之间的关系。通过技术功效分析,可以发现某一技术领域的专利雷区和专利空白区,找到研发的风险和机会。

实际操作中,通常以人工阅读标引为主,辅以关键词和分类号来提高标引的精度和效率。

对于1篇专利文献而言,解决的技术问题和效果、采用的技术手段的描述通常在发明内容伊始进行描述。人工阅读标引时,需要重点关注这一部分的内容。

对于某些技术功效,存在比较明确的关键词时,可考虑使用这些关键词,同时应充分利用专利文献中的NOVELTY和ADVANTAGE对技术功效和技术手段进行标引。

还可合理的使用相应的其他分类体系的分类号,提高标引效率,如FI/FT常常从发明所要解决的技术问题和技术效果出发进行分类。

在excel中通过人工阅读方式标引技术手段、技术功效信息的操作与技术分支标引类似,不再赘述。

地址 | https://mp.weixin.qq.com/s/dDP4**F8FtnB1lFP6p5jnw


#本文不代表思博立场#



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评论列表

  • 第1楼
    看着不错,学习一个。

    2019/01/09 12:38 [来自浙江省]

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  • 第2楼
    谢谢 赖俊科 创作,谢谢kim 转载

    2019/01/09 14:05 [来自北京市]

    0 举报

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