研发成果评价与专利统计教材.pptx

汇报人：XX2023-12-31研发成果评价与专利统计教材

目录研发成果评价概述专利基础知识研发成果专利统计方法研发成果评价模型构建与应用

目录专利信息挖掘与可视化展示研发成果评价与专利统计实践案例总结与展望

01研发成果评价概述

提升研发效率通过评价研发成果，可以及时发现存在的问题和不足，进而调整研发策略和方向，提高研发效率。促进技术转化对研发成果进行评价有助于判断其市场潜力和应用价值，从而推动技术转化和产业化进程。优化资源配置评价研发成果可以为企业或组织提供决策支持，优化资源配置，实现资源的最大化利用。评价目的与意义

评价过程应遵循科学的方法和标准，确保评价结果客观、准确。科学性原则评价应全面考虑研发成果的各个方面，包括技术、经济、社会等方面，形成一个系统性的评价。系统性原则评价方法应具有可操作性，方便评价人员进行实际操作和应用。可操作性原则评价应采用定性和定量相结合的方法，既要考虑研发成果的性质和特点，也要考虑其数量和质量等方面的指标。定性与定量相结合评价原则与方法

技术指标包括技术的先进性、创新性、成熟度、稳定性等方面的指标。经济指标包括研发成本、市场潜力、经济效益等方面的指标。社会指标包括环保、安全、对社会的贡献等方面的指标。其他指标根据具体情况，还可以考虑一些特殊的指标，如政策支持、行业前景等。评价指标体系构建

02专利基础知识

专利概念及类型专利定义专利是国家授予发明人对其发明创造在一定期限内享有的独占权，是一种知识产权。专利类型根据保护对象的不同，专利可分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种类型。

03专利授权经审查合格的专利申请，国家知识产权局将授予专利权，并颁发专利证书。01专利申请文件发明人需向国家知识产权局提交专利申请文件，包括请求书、说明书、权利要求书等。02专利审查国家知识产权局对专利申请进行审查，包括初步审查和实质审查两个阶段。专利申请与授权流程

专利权保护范围以权利要求书为准，包括发明创造的技术特征和解决方案。发明专利权期限为20年，实用新型专利权和外观设计专利权期限为10年，均自申请日起计算。专利权保护范围及期限专利权期限专利权保护范围

03研发成果专利统计方法

专利数据库利用国家知识产权局等官方专利数据库，获取全面、准确的专利数据。科技文献数据库通过检索科技文献数据库，收集与研发成果相关的技术文献和专利信息。网络爬虫技术运用网络爬虫技术，从互联网中抓取与研发成果相关的专利数据。数据来源与采集途径

数据去重对于重复采集的专利数据，进行去重处理，确保数据的唯一性。数据格式转换将不同来源的数据格式转换为统一的格式，便于后续的数据分析和处理。缺失值处理对于缺失的专利数据，采用插值、删除或标记等方法进行处理，以保证数据的完整性。数据清洗与整理技巧

ABCD描述性统计分析运用描述性统计方法，对专利数据进行初步分析，了解数据的分布、集中趋势和离散程度等。可视化分析利用图表、图像等可视化工具，直观地展示研发成果的专利统计结果，便于理解和分析。专利地图分析运用专利地图分析方法，揭示研发成果的技术领域、技术热点和技术发展趋势等。推论性统计分析通过推论性统计方法，对研发成果的专利数据进行假设检验、方差分析等，探究不同因素对研发成果的影响。统计分析方法及工具应用

04研发成果评价模型构建与应用

通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为多个因素，按照相互关联及隶属关系形成多层次分析结构。层次分析法原理明确问题、建立层次结构、构造判断矩阵、层次单排序、层次总排序、结果分析。评价步骤优点包括系统性、简洁实用、所需定量数据较少；缺点包括定量数据较少可能导致结果主观性较强，且当因素过多时数据统计量较大。优缺点基于层次分析法（AHP）的评价模型

评价步骤确定评价因素集、确定评语集、确定权重向量、进行单因素模糊评价、进行模糊综合评价、分析评价结果。优缺点优点包括可以处理模糊的、难以量化的问题，评价结果较为客观；缺点包括计算过程相对复杂，需要一定的数学基础。模糊综合评价法原理运用模糊数学理论，将评价对象按照一定的评价标准进行量化处理，从而得出一个相对客观的评价结果。基于模糊综合评价法的评价模型

基于数据包络分析（DEA）的评价模型优点包括无需预设函数形式、可处理多输入多输出问题；缺点包括对数据要求较高，且当决策单元数量较少时可能导致结果不稳定。优缺点通过线性规划方法构建生产前沿面，根据决策单元与前沿面的距离来评价其相对效率。数据包络分析原理确定评价目的和决策单元、选择输入输出指标、构建DEA模型、求解模型并分析结果。评价步骤

05专利信息挖掘与可视化展示

数据挖掘技术运用关联规则、决策树、神经网络等数据挖掘算法，挖掘专利数据中的潜在规律和趋势。可视化技术将挖掘结果以图形、图像等直观形式展示，提高信息的可读性和易理解性。文本挖掘