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数据思维是专利分析可视化思维的基础。首先是要保证数据的正确展示，这里既包括了确保数据的准确，还包括了采用合适的可视化图表展示数据，避免展示过程导致读者的错误理解。第二是数据与情报的对应性，即数据要与图表最后所表达的情报信息对应，数据能够支撑信息和情报的输出；第三是要保证数据的全面性，尽可能通过更多数据角度支撑最终的结论，以保证结论的正确性；第四个是要尽可能通过专利可视化表达出数据解读成情报的逻辑过程。
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数据与情报的对应性
从数据中针对性的挖掘情报
做专利分析不能仅仅的从数字层面统计专利数据，而是要从数据中挖掘出技术、产业、竞争层面的情报。
图1是治疗老年痴呆症药品专利的聚类分析，通过聚类可以发现针对Amyloid和Tau的两种类型的专利集群是明显独立的，但有一些专利将这些集群连接。从聚类图中看到，淀粉样肽与Tau蛋白组之间仅存在三个连接，而当研究人员详细研究这些连接时，每个连接都可以归结为一个具有潜在影响力的专利。这些专利很重要，因为它们意味着治疗方案涵盖一个或多个治疗途径。若不是采用这种聚类的方式对专利数据进行观察，是很难发现这些情报的。
图1连接Amyloid和Tau专利群的三个重要专利
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数据的全面性
尽可能通过更多数据角度支撑最终的结论，以保证结论的正确性
数据是专利分析情报的来源，因此数据的完整性和全面性至关重要。这里所指的完整性和全面性，包含两个层面的含义，第一个层面是专利数据本身需要完整和全面，否则获得的信息就是不准确的，甚至导致分析结论与真实情况完全相背离；另一个层面的全面性，是指在一个好的专利分析中，除了专利数据以外，还需要利用好其他类型的数据，例如：*策数据、市场数据、产品信息等。
图2是石化领域企业财务和专利实力分析气泡图，不同的气泡代表不同的企业，气泡大小代表该企业的专利数量，横坐标代表企业技术综合指标（亦称愿景轴），纵坐标代表企业财务指标（亦称资源轴）。愿景轴中结合了3个因素：专利组合的规模、专利涉及的分类号的数量以及引证专利数量。资源轴也结合了3个因素：企业的总收入、诉讼数量和企业位置的数量。因此虽然气泡图只有横轴、纵轴和气泡大小这三个维度，但该图实际上融合了7个指标。数据的全面性使得通过该图表达出的信息更为客观可信。
图2石化领域企业财务和专利实力分析气泡图
图3是对有机发光二极管主要专利申请人专利运用策略分析。在获得专利权后，申请人最直接的目标是运用专利权获取更大的市场份额，从而体现专利的价值。专利合作和诉讼是运用专利策略的两个主要方式，专利合作又包括专利引进、交叉许可和合作生产。
在有机发光二极管领域，主要专利申请人之间存在复杂的专利合作和诉讼关系，将这些信息全部整合到一张图中，可以充分了解该行业专利竞争合作的全貌。能够为处于激烈竞争中的企业，特别是新进入行业的企业，在研发过程中如何尽量避免可能来自其他竞争对手的诉讼，以及如何通过合作提升行业竞争力提供了全面的信息。
图3OLED公司授权合作与诉讼关系
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数据的解读
对企业竞争直观重要的情报，往往需要在专利分析可视化的过程中不断的挖掘和深入解读才能获得
对于专利分析师而言，可视化的目的不仅仅是最终呈现结果，更是在专利分析的过程中挖掘数据中蕴含情报的强大工具，能够带着解读数据的思维来开展可视化工作，是专利分析师必须要具备的思维能力。通常，仅仅通过观察一些简单的统计图表，就能够获得的信息，往往不具备真正的商业价值，而对企业竞争直观重要的情报，往往需要在专利分析可视化的过程中不断的挖掘和深入解读才能获得。
下面以一个具体的案例介绍如何挖掘和深入解读数据。针对图4的切削加工刀具全球专利申请态势图。分析步骤如下：
第一步：将数据趋势曲线分段，找出数据拐点。切削加工刀具领域的全球专利申请趋势可分为4个阶段：缓慢发展期(～年)、第一快速发展期(～年)、调整期(～年)、第二快速发展期(年至今)。
图4切削加工刀具全球专利申请趋势
仅从图4分析获得信息是远远不够的，进一步结合图5展示的刀具重要技术分支技术图谱，在图谱中标明四个发展阶段涉及的技术，能够将时间和技术两个要素相互关联，解释四个阶段专利数量与技术发展之间的对应关系。
图5刀具重要技术分支的技术图谱
结合图5补充的数据信息，可以分析出拐点出现的原因：
缓慢发展期步人第一快速发展期主要得益于20世纪60年代末出现了可转位铣刀技术，并且涂层技术、硬质合金材料技术和陶瓷材料的发展十分迅速。
第一快速发展期转变为调整期主要由于苏联解体，其经济和科技遭到重创，失去了在刀具技术上的主导地位，专利申请量从每年件下降到了每年50件以下，间接影响了全球专利申请总体趋势。
调整期进人第二快速发展期主要由于计算机技术的普及，刀具的设计进入一个新的发展阶段，各种复杂曲线的刃型设计能够得以实现，各种刀具的新技术也不断涌现。
相关链接：专利分析可视化的数据思维（一）
参考书籍：
文源：专利分析师
作者:可视化撰写组
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