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专利分析过程中,统计信息错综复杂、枯燥的文字加上繁琐的数字
2021-01-24

专利在分析过程中,统计信息是复杂且不断变化的。枯燥的文字和乏味的数字可能会使读者在视觉上感到疲劳。现在该图表出现了!

通过图表表达信息是通过视觉传递来完成的。时间和空间等概念的表达以及某些抽象思维的表达具有无法用单词和单词代替的传达效果。图表具有不可替代的功能,例如准确性,可读性和艺术性。

在专利分析中,不同的图表可以基于应用趋势,特定技术领域/国家/申请人的专利申请/授权/有效量,申请人数量,发明人数量等的变化。时间趋势分析,显示数据之间的关系。

作为专利分析人员,您可以将以下常用图表插入专利子报表中,以使您的报告大放异彩。快来看看如何利用这些图表发挥最佳效果!

一、柱形图

柱形图是最常见的图表类型,也是使用最广泛的图表之一。它通常用于描述不同时期的数据变化或不同类型的数据之间的差异,也可以同时描述不同时期。 ,不同类型数据的变化和差异,横轴通常是分类数据或时间,纵轴通常是数据的大小。

在专利分析过程中,您可以使用这种方式↓

8种图表让你的专利分析更吸引人!

聚簇柱状图用于数据系列之间的比较。查看数据时专利分析中常见的图表,聚集的柱形图比表格更直观。

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堆积的柱状图是总数的比较。您还可以添加一个百分比以形成一个百分比堆叠图表,以比较每个类别的百分比。

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二、条形图

条形图看起来像已放置的柱形图,但实际上它与柱形图略有不同。制作条形图时,通常在垂直轴上标记分类项目,在水平轴上标记数据的大小。这可以突出显示数据之间的差异比较并稀释时间变化。

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此外,柱形图对于比较数据进行分析很有用。如果数据标签相对较长或要显示的数据集很多,则可以使用条形图使图表看起来更漂亮。

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三、折线图

折线图也是专利分析中必不可少的图表。它以虚线方式显示数据趋势,可以清楚地反映专利中数据的增加或减少,增加或减少的速率以及增加或减少的趋势。规律性(周期性,螺旋度等),峰值等特征。

通常,水平轴用于指示时间间隔相同的时间;纵轴表示不同时刻的数据大小。它通常用于分析数据随时间变化的趋势,也可以用于分析多组数据随时间的交互作用和相互影响。

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四、面积图

面积图是折线图的另一种形式。它使用由折线和类别轴(X轴)组成的区域以及两条折线之间的区域来显示数据序列的值。它还可以显示数据的区域,以分析零件与整体之间的关系。

使用面积图显示专利申请的趋势,我们不仅可以看到近年来的增长趋势,而且可以看到过去十年来五个主要IP局提交的申请总数。

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五、饼图

饼图通常用于描述比例,组成并显示数据系列中每个项目的大小专利分析中常见的图表,或每个项目与总数的比率。将一个圆圈分成几个扇区,每个扇区代表一个数据序列中的一个数据值,其大小用于指示相应数据项占该数据序列之和的比例。

在专利分析报告中,您可以使用饼图显示技术组成,主要分析每种细分技术中某个技术领域/国家/地区或申请人的专利申请/授权/有效量分支案例。

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六、地理分布分析图

由于专利在各个地区的分布差异将反映经济发展和其他相关问题,因此在分析某些技术/产品数据或某些应用程序时,专利分析中经常使用地理分布分析图。需要将诸如人员之类的信息添加到地理位置,可以与地理分布分析图一起显示。

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七、散点图

散点图不仅可以使用线段,还可以使用一系列点来描述数据。散点图除了显示数据变化趋势外,还可以描述数据之间的关系以进行数据分析。当比较大量数据点而不考虑时间时,使用散点图是更好的选择。

散点图主要用于描述变量之间是否存在定量相关趋势;现有的相关趋势是线性的还是曲线的;

一目了然,某个点或几个点会偏离大多数点。

在专利分析中,散点图主要用于专利组合分析中的发明人级分析,以显示不同发明人的专利活动和专利质量的比较。

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(上表显示,在过去的55年中,采用功能定义的声明的专利个应用程序的比例自1990年以来逐年大幅下降,从最高水平的近50%降至不到10%现在。)


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