专利分析方法 随着世界技术竞争的日益激烈，各国企业纷纷开展专利战略研究，而其核心正是专利分析，即跟踪、研究某一领域及竞争对手的专利发明。因为专利信息不仅揭示了某一专利技术的内容及法律状况，同时也反映了企业在争夺产品或技术的专利权、占领市场、战胜对手等方面的意图和策略．因此对专利说明书、专利公报种的专利信息进行分析、加工、组合，并利用统计学方法和技巧加以处理，便可将专利信息转化为具有总揽全局及预测功能的竞争情报，从而为企业的技术、产品及服务开发中的决策提供参考，以获得超越竞争对手的优势。专利分析不仅是企业争夺专利的前提，更能为企业发展其技术策略，评估竞争对手提供有用的情报。随着信息技术的发展，获取专利信息已变得较为简单容易，因此，专利分析成为企业战略与竞争分析中一种独特而实用的分析方法，是企业竞争情报常用的分析方法之一．主要有定量分析方法、定性分析方法、专利图分析方法．其作用主要体现在：一、分析竞争环境、预测企业发展前景；二、确定、跟踪、监视企业竞争对手；三、预测技术发展趋势． 财务分析方法：企业财务分析是根据企业财务报表对企业在一定时期内的经营情况、财务收支情况等状况进行综合考察，对企业经营的发展趋势进行预测．财务分析的主要依据是企业财务报表，主要包括资产负债表、损益表和现金流量表．在企业竞争战略中，通过对竞争对手财务报表的分析，可以获知对手多方面的情报．另外，通过对竞争对手的财务分析，并与本企业相关结构的比较，还可以找出本企业在经营管理方面和理财结构中存在的问题，对本企业资金运作、产品结构、投资方向等合理性进行评估，考察资源配置的有效性，以使本企业形成合理的财务结构，使资源得到最有效的利用，提高自身的竞争实力．财务分析的方法有多种，主要有比较分析法、因素分析法、比率分析法和综合分析法． 数据挖掘：数据挖掘是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、和随机的原始数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息的过程。这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等，可帮助决策者分析历史数据及当前数据，从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。它会聚了数据库、人工智能、机器学习、统计学、可视化技术、并行计算机等不同学科和领域的知识，利用了数据库技术对数据进行前端处理．数据挖掘的处理对象是大量的日常业务数据，目的是为了从中抽取一些有价值的知识或信息，提高信息利用率，改?quot;人们被数据淹没，同时却仍感到知识饥渴＂的资源浪费局面．
