知识产权大数据分析(知识产权大数据分析项目)

大数据对专利情报分析有哪些影响大数据(bigdata),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更

大数据对专利情报分析有哪些影响

大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面:

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。专利情报分析是指对来自专利说明书、专利公报中大量的、个别的专利信息进行加工及组合,并利用统计方法或技术手段使这些信息具有纵览全局及预测的功能,并且通过分析将原始的专利信息从量变到质变,使它们由普通的信息上升为企业经营活动中有价值的情报。

就是根据专利的信息,为公司制定决策、发展助力。

知识产权大数据分析

大数据分析是啥意思?

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。 大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。

网舟科技就是基于移动互联网的数据采集,分析用户行为,通过数据挖掘手段,实现全程数据分析解决方案。使用的分析工具是当前业内进的Adobe Insight。

大数据分析的六个基本方面

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。

6.数据存储,数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。”大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据分析的标配是商业智能(bi)软件,传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面,一是技术人员需要花费大量时间准备数据;二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。

finebi的data service模块,特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块,能够帮助用户解决传统bi数据准备时间长,偶得数据分析过程复杂等问题,让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程,让非it人员能够轻松自在得进行分析。”

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