专利信息分析是将相关的专利信息进行统计、归类、分析， 将孤立的信息按照不同的聚集度聚集， 使它们由普通信息转化为有价值的专利情报的活动 。 通过对行业专利信息进行系统的统计分析， 可以深入了解行业的技术发展状况， 发展趋势和未来的发展方向， 为行业内的相关部门了解最前沿的技术信息， 明确技术开发思路， 确定技术发展方向提供参考 。

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本文将从实际操作的角度讲解进行行业专利分析的过程和方法 。
一、确定分析思路
1、了解行业背景情况
开展某一行业的专利信息分析， 首先需要对该行业的技术范畴、技术发展状况、技术特点及综合环境等方面的情况都有深入的了解 。 可以通过查阅相关资料， 调研行业协会和企业来了解信息 。 只有充分掌握技术及产业状况， 才能对行业的技术进行合理的分解和分析 。
2、技术分解
对某一行业的专利信息进行分析往往会因为分析范围过宽而无从下手， 这时， 就需要对分析范围进行合理的分解 。 分解通常可以从技术角度和行业角度两方面来进行 。 一般较小的领域从技术角度进行分解， 分解后技术构成更为清晰；而较大的领域则从其涉及的子行业的角度来进行分类， 这样划分更有针对性， 分析结果对行业来说也更为实用 。
3、确定深入研究主题
在对行业整体技术分析的基础上选取有代表性的分支技术领域， 使研究更加充实丰满， 并根据目前研究热点， 确定进一步深入研究主题 。
二、分析过程
（一）根据需求选择数据源
目前， 可以通过许多渠道获得专利数据资源， 有许多资源是免费的， 如各国专利局网站、各省市知识产权局专利信息平台、SOOPAT等， 除此之外， 还有一些需要付费的商业数据库 。 许多免费数据库可以建立较为复杂的逻辑检索式， 并具有在线分析功能， 但大多不具备批量下载数据的功能 。 应选择能够批量下载数据的数据源， 并且最好是对数据资源进行过加工的专利数据库， 这样可以得到更多的分析项目 。
（二）检索数据， 建立分析数据库
数据基础的准确性是做出的专利分析报告是否可信， 是否有价值的根本保证 。 这就要求建立检索策略必须完整、准确， 才能得到准确的分析数据基础 。 分析数据库的水平主要从以下几方面进行衡量：
1、全面性与准确性
基于整个行业的专利信息分析必须保障数据的全面性， 如此， 才不会以偏概全， 得出的结论才能具有说服力 。 同时， 数据基础也应保证一定的准确性 。 数据的全面性与准确性为互逆相关性， 在针对行业进行专利信息分析的情况下， 应优先考虑查全率， 在时间精力允许的情况下， 可以通过人工筛选的方法提高查准率 。
3、代表性
当某行业涉及的技术领域涵盖范围较广， 无法检索出行业中涉及的全部专利数据时， 选取的分析数据就需要具有代表性 。 可以采取多点采样的方法， 即：选取一定数量的有代表性分支领域进行检索， 这样， 专利分析的数据基础虽然不能保障涵盖本行业技术的全部方面， 但代表性分支领域的分析结果基本能够代表整个行业的发展状况， 所得出的结论也同样具有普遍性的意义 。
（三）选取分析指标
常规的分析项目有：专利申请趋势、地域分布、申请人、发明人、技术类别、法律状态、重点专利等几大类别 。 每个类别下又有相应的子类， 而且每个类别分析数据的具体的表达也有多种方式 。