1.根据查询相关，显示信息，包括收集专利 数据，定量分析专利 数据。专利 数据的集合用于根据分析师确定的主题在专利 数据数据库中进行搜索，2.专利 数据的定量分析用于对收集到的专利 数据进行定量分析得到专利数量和同源性，增长率、科学相关性、技术生命周期、专利效率、专利实现率和产业标准化指标。
忽视数据的公司可能面临利润损失，中小企业也可以借助数据对公司进行优化升级。神译局是36kr旗下的编译团队，专注于科技、商业、职场、生活等新领域，专注于引进国外的新技术、新理念、新趋势。编者按:big 数据无疑是近年来最热门的话题之一。互联网的发展使得获取信息变得简单快捷数据。到目前为止，da 数据仍然主要用于大型企业，但不可否认的是，da 数据在中小企业中越来越重要。
通过数据 technology和相关 tools进行管理是企业和国家层面的共同话题。目前大数据技术主要用于大型企业，但是越来越多的中小企业也在逐渐加入大数据的使用。预计到2025年，大数据分析与管理将不再属于大企业专利。未来几年，da 数据 technology将继续辅助生产，优化内部流程。我们可以从那些已经在工作流程中实践了这项技术的行业中学到什么？
工业大学数据分析主要的研究设计方法有以下几种:描述性统计分析:用统计指标和图表描述工业大学的基本特征数据，如均值、方差、频率分布等。相关性别分析:通过计算变量之间相关的系数或协方差，探究工业大学数据中不同变量之间的相关程度。预测模型建立:预测模型是以历史数据为基础，运用回归分析和时间序列分析的方法建立起来的，用以预测未来的趋势和结果。
分类识别:新数据是基于已有的样本标签，利用机器学习算法进行分类或识别，实现自动判断和决策。挖掘关联规则:通过挖掘工业综合体数据中的交易记录或事件序列，可以发现其中的关联规则，从而发现隐藏在数据背后的关联和规律。以上是工业大学数据分析中常用的一些设计方法，具体选择哪种方法取决于研究目标，数据问题的类型和特点。
3、大 数据方面核心技术有哪些?da数据technology的体系庞大而复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、数据库和。1.数据采集与预处理:flumeng实时日志采集系统，支持日志系统中各种类型的定制。数据发件人用于收款数据；zookeeper是一个分布式、开源的分布式应用协调服务，提供数据同步服务。2.数据存储:hadoop作为一个开源框架，是专门为离线和大规模数据分析而设计的，hdfs作为其核心存储引擎，已经广泛应用于数据存储。
3.数据清洗:mapreduce作为hadoop的查询引擎，用于大规模数据并行计算。4.数据查询分析:hive的核心工作是将sql语句翻译成mr程序，可以翻译结构化-3。spark启用了内存分配数据 set，不仅可以提供交互式查询，还可以优化迭代工作量。
