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第1章 数据处理概述1

1.1 专利分析基本概念1

1.2 数据处理概述2

1.3 数据的内容及分类概述5

1.4 数据处理的基本工具5

1.4.1 专利分析工具5

1.4.2 Excel在专利分析中的应用6

第2章 数据源12

2.1 专利申请/公开信息12

2.1.1 申请/公开数据类型12

2.1.2 申请号的标准化处理14

2.2 相关案件信息14

2.2.1 相关案件数据类型14

2.2.2 专利族信息的处理16

2.3 相关人信息19

2.3.1 相关人数据类型19

2.3.2 专利权人/申请人信息的处理21

2.3.3 专利地域标准化数据的处理22

2.4 引证/施引信息22

2.4.1 引证/施引相关数据22

2.4.2 引证/施引信息来源与处理24

2.5 技术信息27

2.5.1 技术信息相关数据28

2.5.2 技术信息的来源与处理31

2.6 法律状态信息36

2.6.1 法律状态相关数据36

2.6.2 法律状态信息来源与处理39

2.7 无效宣告/复审信息39

2.8 诉讼信息41

2.8.1 诉讼信息相关数据41

2.8.2 专利诉讼信息来源43

2.9 统计/索引信息44

2.10 总结45

第3章 数据清洗46

3.1 数据清洗方法及实现46

3.2 数据清洗流程47

3.3 清洗示例48

3.4 清洗常见问题及处理方法50

第4章 数据记录处理51

4.1 数据的拼接51

4.1.1 数据拼接的意义51

4.1.2 数据拼接的实现51

4.2 数据记录的去重57

4.2.1 数据去重的意义57

4.2.2 数据去重的实现58

4.3 数据记录的去噪64

4.3.1 数据去噪的意义64

4.3.2 数据噪音的来源64

4.3.3 数据去噪方式66

4.3.4 数据去噪主要手段67

4.4 数据记录处理常见问题69

第5章 数据规范化70

5.1 数据规范化概述70

5.1.1 数据规范化定义70

5.1.2 数据规范化作用70

5.1.3 数据常见问题72

5.1.4 数据规范化基本内容74

5.2 数据字段的规范化75

5.2.1 日期型数据处理75

5.2.2 数值型数据处理87

5.2.3 文本型数据的规范化89

第6章 数据的深加工：标引92

6.1 数据标引的基本内容92

6.2 数据标引的基本原则93

6.2.1 技术主题分解环节的定位93

6.2.2 技术主题分解的原则93

6.2.3 技术分解环节的几种常见形式94

6.2.4 数据标引的基本原则97

6.3 数据标引的基本方法98

6.3.1 基于Excel的人工阅读标引方法98

6.3.2 基于检索辅助的批量标引方法104

6.3.3 基于专利分析系统的数据标引方法105

第7章 信息的呈现118

7.1 信息可视化概述118

7.2 专利分析维度与图表的适用119

7.2.1 专利态势分析119

7.2.2 专利技术分析120

7.2.3 申请主体分析123

7.3 主流专利分析系统数据可视化的表现123

7.3.1 信息可视化的人性化表现123

7.3.2 信息可视化的智能化表现131

第8章 数据处理的全流程实例144

8.1 Power Query、Power BI自动化分析实例144

8.1.1 概述144

8.1.2 数据来源145

8.1.3 数据校验和准备146

8.1.4 数据加工158

8.1.5 数据建模和可视化161

8.2 Patentics客户端软件专利分析实例169

8.2.1 概述169

8.2.2 专利分析的检索169

8.2.3 分析数据的导入173

8.2.4 分析数据的处理178

8.2.5 专利数据标引185

8.2.6 数据统计190

8.2.7 可视化192

第9章 结束语195

9.1 向着智能化和人性化发展的专利分析方法196

9.2 不远的未来199