专利大数据分析中的工具支持

发布时间：2020-12-14 02:13:08 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：2015 年 9 月 5 日国务院印发《促进大数据发展的行动纲要》，加快政府数据开放共享，推动产业创新发展。 9 月 15 日，国家知识产权局局长申长雨在以 “ 专利运用新业态支撑经济发展新常态 ” 为主题的专利信息年会上指出：“要实现专利信息服务与互联网和大

2015年9月5日国务院印发《促进大数据发展的行动纲要》，加快政府数据开放共享，推动产业创新发展。9月15日，国家知识产权局局长申长雨在以“专利运用新业态支撑经济发展新常态”为主题的专利信息年会上指出：“要实现专利信息服务与互联网和大数据的深度结合，既要依托互联网提高专利信息的传播利用效率，也要借助大数据对专利数据信息进行深度整合、加工、挖掘、处理，并实现与经济、贸易等数据的关联分析，使得更有价值的隐性信息浮出水面，加以利用。”

经过近几年的发展，基于大数据的专利分析已经从“蹒跚学步”逐步迈入到了“茁壮成长”的阶段。然而，要实现专利支撑经济发展新常态的发展目标，仍然任重而道远。这其中有需要自身苦练内功的地方，同时更需要越来越多来自外部的工具的支持与帮助。

俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代更是如此。我们需要强有力的工具来帮助处理繁杂的多元数据，需要灵活多样的工具来使数据以有意义的方式呈现，需要更高效的工具来让我们与数据进行交互，需要更便捷的工具来满足跨学科团队的协同工作。

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel作为日常办公必备工具应该是最为人熟知的数据工具。作为一个入门级产品，它可以进行各种数据的处理、统计、分析和决策等操作，被广泛应用于管理、统计财经、金融等众多领域。随着时代的进步，Excel也在不断加入新的数据处理功能和图表样式，特别是Power BI的加入让Excel的功能更加完备，操作更加便捷，也让Excel始终占据着不可或缺的重要地位。但对于复杂的、多元的数据结构及大数据量的支持仍然较弱，限制了其使用范围。

2. Thomson Data Analyzer

Thomson Data Analyzer（简称TDA）是一个具有强大分析功能的文本挖掘软件，可以对文本数据进行多角度的数据挖掘和可视化的全景分析。它主要包括数据导入、数据清理、数据分析、生成报告等功能，其灵活的数据处理和多样的分析报告，加之与Derwent数据的无缝衔接，为发现竞争情报和技术情报，洞察科学技术的发展趋势、发现行业出现的新兴技术、寻找合作伙伴，确定研究战略和发展方向提供了强有力的支撑。从早期TDA作为技术秘密被美国政府限制使用就可看出其重要作用和价值。随着限制的解除，TDA正在向不同领域延伸。

3. Hadoop

Hadoop严格来说是一个大数据存储的框架，可以让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，开发和运行处理海量数据的应用程序。其具有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性四个特点，能够轻松处理PB 级数据，是目前众多大数据服务商的基础平台。但其部署与开发的复杂度也限制了普通用户的使用，同时其实时处理效率也限制了其应用的范围。

4. Spark

Spark是类似Hadoop、MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop和MapReduce所具有的优点，但由于可以将中间步骤通过内存处理，从而提高了整体性能，尤其适合用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，更有利于实现即席查询和实时统计分析。但与Hadoop类似，其部署与开发的复杂度也限制了普通用户的使用。

5. R

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。R最早是诞生于1980年的S语言的一个分支。经过多年努力，其功能不断完善，目前功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；统计制图功能；简便的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。R的灵活性是其一大特点，但需要具有一定的编程能力，这也导致了较高的使用门槛。

6. Pentaho BI

Pentaho BI是一个以流程为中心，面向解决方案的框架，较其它工具更接近于实际的应用。Pentaho BI可以将一系列企业级商业智能产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便集成应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的解决方案。作为一个集成框架，需要对其它各类工具有所了解，无疑提高了使用的门槛。

7. D3

D3（Data Driven Documents）是一个JavaScript库，这也意味着只要有浏览器的地方就可以使用它。D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如关联图、树形图、圆形集群和单词云等。需要强调的是，其核心并不是图形，而是将“数据可视化”抽象为数据与可视化元素的匹配，在图形与数据之间搭建了一座桥梁，可以轻松的实现图表互动与复杂图表的设计，是数据可视化和图形交互方面的重要工具。

8. Echarts

Enterprise Charts，百度出品的商业级数据图表工具，与D3类似，是一个纯Javascript库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器。ECharts提供了直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性增强了用户体验。支持12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现，是一款简单、易用、美观的图表工具。

当然，我们仅能向大家展示冰山一角，还有很多优秀的工具有待我们去发现、了解和使用。相信随着得到越来越多优秀工具的支持与帮助，“专利支撑经济发展新常态”的目标必将更快实现。

作者：邓鹏

编辑：王瑞阳、孙玮

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（编辑：李大同）

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