1、 什么是技術挖掘和專利分析

挖掘技術是一種以經濟的方式快速發現、獲取、分析和處理海量數據，從而提取和獲取價值的技術，這是新時代大數據獨有的

專利分析可以幫助企業梳理專利技術的主要發展脈絡和趨勢，從而確定要引進的技術方向，進而確定要引進的技術主題。此外，專利分析還可以幫助企業分析哪些是相關技術主題的必要專利或核心專利；此外，專利分析可以幫助企業進行盡職調查，避免技術引進中的知識產權風險。簡言之，專利分析已成為技術引進過程中的重中之重。擴展知識

大數據時代的獨有特征被重新定義為：數量、多樣性、速度和價值，稱為“4V”

隨著大數據時代的到來，社會對數據“挖掘”的要求越來越嚴格，每一個準確的結果都有自己的“價值”。此時，大數據時代的新屬性——“價值”被詮釋得淋漓盡致。數據挖掘是一門集多學科于一體的新興交叉學科。這是一個非同尋常的處理過程，即從海量數據中提取未知、隱含和潛在有價值信息的過程。1989年8月，在美國底特律舉行的第11屆人工智能聯合會議的專題討論會上，科學家首次提出了數據庫中的知識發現（KDD）。同時，有人把知識發現稱為數據挖掘，但兩者并不完全相同。1995年，在加拿大蒙特利爾舉行的第一屆知識發現和數據挖掘國際學術會議上，KDD一詞被接受。會議分析了數據挖掘的整個過程。從本質上講，數據挖掘是知識發現的一個子過程

經過近20年的發展，數據挖掘的研究已經取得了相當的成果，并逐漸形成了一套基本的理論基礎，主要包括分類、聚類、模式挖掘和規則提取。數據挖掘是一種從生活中的海量數據中“挖掘”潛在的、前所未有的知識的技術。處理大數據需要一個全面、復雜和多方向的系統。系統中有許多處理模塊，數據挖掘技術作為一個獨立的身份存在于整個系統中，與其他模塊相輔相成，協調發展。在大數據時代，數據挖掘技術的地位是無與倫比的

專利技術引進中的專利分析大致分為五個部分：

1確定專利技術引進的主體和方向

專利技術的引進通常需要大量資金，“刀片上應使用優質鋼材”。因此，在引進專利技術的過程中，要明確急需和必要的技術主體和技術方向，努力使引進的專利技術成為技術發展趨勢中的前沿技術和必要技術，它可以彌補企業自身的技術缺陷。確定專利技術引進的目標企業或科研機構

在專利技術引進前，要做好專利技術的跟蹤工作，隨時掌握該領域主要專利權人的研發動向。在確定擬引進專利技術的標的物和技術方向后，需要對該技術標的下的主要專利權人的技術實力進行評估，以決定引進誰的技術。此外，有必要對這些擬作為專利技術引進對象的專利權人的技術轉讓許可進行分析，判斷其獲得國外技術轉讓許可的可能性。篩選和確定專利技術引進的專利范圍

確定專利技術引進的目標企業和/或科研機構后，有必要篩選出與所需技術主題最相關的關鍵專利。這一聯系尤其重要。找到合適的專利權人就像找到合適的“門”，而找到真正需要引進的合適專利才是“關鍵”。例如，有必要圍繞某一產品引入核心專利。此時，有必要逐一查明這些專利權人涵蓋產品技術特性的專利，并從法律地位、同一家族的布局、自由實施的可能性、避免侵權等方面進行詳細的調查和分析。，以確保作為技術引進對象的專利技術是完全必要的，沒有任何實質性的“缺陷”

4。評估專利技術引進的其他風險

除上述分析外，仔細審查專利轉讓許可合同也很重要。我們應該對專利許可的方式、期限、范圍和對象進行非常嚴格的分析。此外，對相關專利、獨家合同條款和其他保密協議的交叉許可進行分析也很重要。這項工作需要確保引進技術的企業不會“擱淺”，避免“二次支付”。專利技術引進后的消化、吸收和再創新

技術引進往往不是企業的最終目標。技術引進的關鍵是真正實現自身的技術實力，特別是研發能力的提高。技術引進為企業準確把握技術發展方向提供了支持。只有借鑒同行業吸收和再創新技術的成功經驗，制定合理的技術研發、專利挖掘和專利布局策略，才能真正站在巨人的肩膀上

現在是一個信息社會。大數據時代的到來，要求我們掌握數據挖掘技術，善于從大數據中挖掘真正有價值的東西，拓展其價值。專利申請越來越多，我們也越來越重視科學技術的發展。但是，在發展專利技術時，我們不應該太盲目。我們應該對專利的發展有一個總體規劃，外觀設計專利的有效期有多長P>

如何處理他人現有外觀設計專利注冊商標的使用

專利部分失效后的權利保護范圍