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专利挖掘的目的到底是什么？为提高企业专利申请数量？还是为提升专利的质量？我们说，专利挖掘通过提高专利的数量与质量，进而打造和优化高价值的专利组合（Patent Portfolio)，为最终萃取知识产权价值（Extracting Value from IP）打下基础 。 专利挖掘对专利工程师的要求，一是，有一定的技术功底和较强的技术敏锐性，能快速理解所涉的技术与产品；二是，有一定的专利撰写经验，理解和掌握专利法的核心内容（包括但不限于三性、充分公开、侵权判定原则等等）；三是，有一定的管理能力，善于组织、协调、激励他人。总之，是对技术、法律、管理三方面的综合能力的要求。 专利挖掘需要配套措施的支持。比如，第一，对研发人员等进行宣导与教育训练(Training)，提高对专利重要性的认识，了解一些基本的专利法的概念，同时消除一些常见的错误认识；第二，制订发明创造/专利申请奖励政策（Policy for Encouragement），主要从物质激励上提高研发人员将发明创意转化为专利的积极性；第三，将专利申请的数量与质量等指标纳入KPI（Key Performance Index）体系，用制度来要求研发部门多产出发明创意和专利，甚至鼓励各部门之间的专利竞赛；等等。 专利挖掘与前案检索分析是密不可分的，专利挖掘一定程度上是建立在对前案的充分检索、深入理解的基础之上，这不只是关乎未来的专利申请的新颖性、创造性的问题。 专利挖掘与技术交底是相互联系、交融在一起的，专利挖掘的直接目的就是产出高质量的技术交底，技术交底就是专利挖掘活动的固化成果。 专利挖掘客观上可以防止“任务专利“的产生，但是我们不要完全排斥所谓的”垃圾专利“，我们要从更高的角度去考虑项目/技术专利布局的问题，很多时候我们需要“用垃圾来保护金子”。 做好专利挖掘工作，需要专利工程师拥有极大的工作热情，与研发人员交朋友，真诚待人，耐心细致。专利挖掘有一个原则就是：“宁可错挖一千，不可漏网一个”。我们发现，研发人员普遍存在着低估自己的研发成果的倾向，这个时候，我们的耐心、敬业就是非常重要了。
不同的专利书写的重点和要点不一样，可以根据专利法的规定来书写，然后上网上找一些范文和注意事项，好好研究研究。如果自己不明白，可以委托专利公司帮忙。
围绕创新点进行扩展延伸挖掘的特点主要表现在以下两个方面。1、复杂性。面对一个基础创新点，向什么方向扩展、向何种深度延伸是一个较为复杂的工作。根据创新点类型的不同，会有不同的扩展方向;根据创新点的创造性高度不同，会有不同的延伸深度。在实际的专利挖掘工作中，如何面对各种情况确定不同的围绕创新点进行专利挖掘工作手段，也是一项较为复杂的工程。2、兼容性。由于此类专利挖掘手段的基础源于一个已经确定的、有价值的基础创新点，其目的是利用该基础创新点的创造性高度，挖掘出若干围绕该基础创新点的相关联的衍生创新点，使衍生创新点由于基础创新点的创造性高度而同样也具备一定的创造性高度。这样的目的就决定了衍生创新点必须要和基础创新点相兼容，能够彼此包含或相应。例如某基础创新点为一种新的结构，则可以衍生出一个具有该新的结构的新产品，则该新产品应能兼容该新结构，不会产生技术上的矛盾。围绕创新点的专利挖掘手段的解决方案根据围绕创新点进行扩展延伸挖掘的特点，围绕创新点的专利挖掘手段相应地解决方式主要有以下两个方面：1、以技术分析为基础。与围绕研发项目的专利挖掘手段相似，为了解决复杂性的问题，围绕创新点的专利挖掘手段也需要通过技术分析，从不同的扩展方向将相关联的因素一一列出，达到扩充增维的目的。这种技术分析侧重横向扩展和纵向延伸，以达到梳理关联因素、把握技术维度、明确创新节点的目的。2、沿技术链扩展延伸。各种技术本身可能存在承接关系，即一种技术的获得和使用必须以另一种技术的获得和使用为前提，因此相关技术之间形成了一种链接关系，即为技术链。典型的技术链例如可以是某种技术的上下游技术。将基础创新点沿技术链的方向扩展延伸，既可以基于上下游技术之间的承接关系而保证基础创新点与衍生创新点之间的兼容性，又可以基于技术链的深度和广度而保证扩展延伸的全面性和充分性。例如对于半导体产业，其典型的技术链如图1所示。
你好：专利申请有三种类型，外观专利，发明专利，实用新型专利三种，通常专利申请的质量高低主要取决于专利技术方案本身的新颖性、创造性和实用性,即“三性”，另外,专利撰写质量也直接影响着专利的创造性高度，而创造性应为专利的核心内容,专利技术方案的生命力所在,具有活的灵魂。对于专利的撰写一般要求是比较高的，所以一般还是建议找一些有经验的专利老师帮忙写，具体的审核细则人家也是很了解的，关于您这边的专利需求也可以告诉我，我都可以帮助您
专利挖掘的目的到底是什么？为提高企业专利申请数量？还是为提升专利的质量？我们说，专利挖掘通过提高专利的数量与质量，进而打造和优化高价值的专利组合（Patent Portfolio)，为最终萃取知识产权价值（Extracting Value from IP）打下基础 。 专利挖掘对专利工程师的要求，一是，有一定的技术功底和较强的技术敏锐性，能快速理解所涉的技术与产品；二是，有一定的专利撰写经验，理解和掌握专利法的核心内容（包括但不限于三性、充分公开、侵权判定原则等等）；三是，有一定的管理能力，善于组织、协调、激励他人。总之，是对技术、法律、管理三方面的综合能力的要求。 专利挖掘需要配套措施的支持。比如，第一，对研发人员等进行宣导与教育训练(Training)，提高对专利重要性的认识，了解一些基本的专利法的概念，同时消除一些常见的错误认识；第二，制订发明创造/专利申请奖励政策（Policy for Encouragement），主要从物质激励上提高研发人员将发明创意转化为专利的积极性；第三，将专利申请的数量与质量等指标纳入KPI（Key Performance Index）体系，用制度来要求研发部门多产出发明创意和专利，甚至鼓励各部门之间的专利竞赛；等等。 专利挖掘与前案检索分析是密不可分的，专利挖掘一定程度上是建立在对前案的充分检索、深入理解的基础之上，这不只是关乎未来的专利申请的新颖性、创造性的问题。 专利挖掘与技术交底是相互联系、交融在一起的，专利挖掘的直接目的就是产出高质量的技术交底，技术交底就是专利挖掘活动的固化成果。 专利挖掘客观上可以防止“任务专利“的产生，但是我们不要完全排斥所谓的”垃圾专利“，我们要从更高的角度去考虑项目/技术专利布局的问题，很多时候我们需要“用垃圾来保护金子”。 做好专利挖掘工作，需要专利工程师拥有极大的工作热情，与研发人员交朋友，真诚待人，耐心细致。专利挖掘有一个原则就是：“宁可错挖一千，不可漏网一个”。我们发现，研发人员普遍存在着低估自己的研发成果的倾向，这个时候，我们的耐心、敬业就是非常重要了。
通过专利挖掘，可以更加准确地抓住企业技术创新成果的主要发明点，对专利申请文件中的权利要求及其组合进行精巧设计，既确保相关专利权利要求保护范围尽可能大，又确保权利要求的法律稳定性，提升了专利申请的综合质量。通过专利挖掘，对技术创新成果进行全面、充分、有效的保护，全面梳理并掌握可能具有专利申请价值的各主要技术点及其外围的关联技术，避免出现专利保护的漏洞。 通过专利挖掘，站在专利整体布局的高度，利用核心专利和外围专利相互结合进行组合、卡位，形成严密的专利网，一方面培育巩固企业自身的核心竞争力，另一方面与竞争对手形成有效对抗甚至在相关技术要点上构成反制。
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到2ZB。-------------------------------------------社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广4 精准营销5 第三方支付 —— 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界8 政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整9 数据创新带来的新服务
大数据的价值在于其中蕴含的规律和隐藏的待挖掘信息。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
【导读】现如今，小到街边商家，大到宏观国家政策，都在讲大数据。不过，真正搞清楚什么是大数据的人肯并不多。其实，大数据故名思议肯定体现在“大”上，可数据是一个比较抽象的东西。那么，大数据分析平台价值核心是什么呢?一、数据驱动业务通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务等。二、数据对外变现通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务等。三、数据辅助决策为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策。关于大数据分析平台价值核心是什么，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
专利分析 方法、图表解读与情报挖掘【作 者】马天旗主编【出版项】 北京：知识产权出版社 , 09【ISBN号】978-7-5130-3683-2【中图法分类号】G7【原书定价】00【主题词】专利-信息管理-专利-情报分析【参考文献格式】 马天旗主编 专利分析 方法、图表解读与情报挖掘 北京：知识产权出版社, 相关知识：专利撰写，答复，检索以及外语翻译能力