專利信息分析方法是以文獻計量學為基礎，借助其他學科的知識和相關工具。以往的專利信息分析主要是從專利文獻中人工提取大量專利信息，運用相關統計方法並結合行業經驗進行分析處理，發掘隱藏在專利文獻背後的信息，為企業技術創新管理決策服務。所以當時主要的分析方法有原文分析法、簡單統計分析法、基於簡單統計的圖表法、動態向量法等等。
1.原文分析。
通過檢索競爭對手的專利說明書，認真閱讀和分析，掌握競爭對手新產品、新技術的開發特點，包括尋找差距、技術改進、技術合成、專利技術原理等。
2.簡單的統計分析。
按照專利發明人數量、專利申請人數量、專利分類號和專利文獻數量分別進行統計分析。通過對相關情況的統計分析，可以了解各國科技進步的現狀，技術研究興趣或熱點的轉移，在壹定程度上找出當前技術發明人的關註點和本技術領域的發展方向，看到某壹技術領域的競爭，甚至判斷出最活躍的領域。
3.搭配的統計分析。
通過專利統計中的專利分類號、專利權人、專利申請日(授權公布日)、專利申請國的組合統計，得到各種統計信息，然後對這些統計信息進行分析。
4.關鍵詞頻率統計。
(1)刪除重復的專利申請，然後從專利條目、摘要和標題中提取壹些帶有技術實驗概念的關鍵詞；②統計關鍵詞出現的頻率；(3)讀意，是出現概率大的關鍵詞的邏輯組合，是對技術概念的重新理解。
5.技術細分後再統計。
根據層次樹原理，對壹項技術進行細分，逐項統計其下屬概念。
6 .指標變化圖和技術趨勢及特征對照表。
技術趨勢和特點表主要用於從技術領域和產品的某些功能等角度反映不同企業在不同年份申請專利的技術趨勢和特點，從而比較各企業的技術發展趨勢和方向。主要形式有:不同年份、不同技術領域的企業技術發展對比，不同科研課題對比，不同企業不同科研課題對比，各種因素的回歸分析。
7.矢量動態模型法。
專利文獻不僅反映了科學技術的數量關系，還隱含著科學技術發展的方向。所以用向量的概念來表示。向量模型法的應用是對統計動態數據進行向量建模，進而對科學發展趨勢進行評價和預測。
8.專利引用分析方法。
分析專利文獻引用參考文獻的現象，揭示其數量特征和記憶規律，並據此評價技術發展趨勢。
9.主題數據分析法。
所謂“主題數據分析法”，就是根據專利文獻在國際發明分類表中的分散程度，對壹篇主題文獻的地理分布和研究內容進行整理、組合和分析，預測全球創新活動最活躍的國家和重點研究的領域。
二、專利信息分析方法的最新發展
隨著計算機的普及，信息技術和網絡技術的發展，專利信息分析逐漸從手工處理轉向以計算機為工具的時代。這為專利信息分析提供了極大的便利，也促進了專利信息分析方法向自動化、智能化和可視化發展。
1.計算機量化處理。
為了定量分析每個領域包含的數百篇專利文獻，需要對這些專利文獻的申請日、主分類號、優先權申請國、申請人、公布號等描述項進行檢索、篩選、統計並繪制圖表。用手工方式顯然費時費力。因此，有必要建立專利信息分析數據庫，利用計算機分析和統計方法對數據庫中的專利文獻進行定量分析。
在專利信息分析數據庫中，利用EXCEL電子表格的強大功能，對各個描述項進行排序，篩選出各個年份、國家、公司的專利申請號，然後對以上各項進行定量統計，從而做出有針對性的統計圖表，從各個方面了解該領域的專利發展情況。具體來說，主要包括:①專利申請數量的時間分布，可以衡量某壹技術領域的未來發展趨勢；(2)專利文獻技術主題分類，可以對技術主題進行分類，並做出技術主題分布圖；(3)通過統計有優先權國家的國內專利申請數量，可以知道每個國家在該領域的技術實力；(4)統計各公司擁有的專利數量，可以揭示各公司在該技術領域的技術經濟實力；⑤公司國外專利申請情況，統計擁有兩個以上國家的專利申請數量，繪制公司國外專利申請數量分布圖；⑥專利申請數量在不同國家的分布，找出在不同國家面臨的競爭對手，可以幫助我們了解外國公司在這些國家的市場競爭程度；⑦各國專利申請的統計分析可以幫助我們了解各國公司的競爭情況。
2.基於相似度函數的專利信息分析方法。
這裏說的相似度函數包括:基於專利引用的相似度函數和基於術語並發的相似度函數，文獻中基於術語並發的相似度函數也有效。可靠的數據源為每個文檔提供壹致的索引術語，這些術語用於基於術語並發性建立相似性函數。
使用SQL查詢語句很容易執行這個函數。在計算出文檔之間的相似度值後，我們使用強制直接放置或自組織神經網絡技術將文檔映射到二維空間中，形成文檔簇來探索文檔之間的關系。面向力的搭配法是在開始時，所有文檔都放在平面的中心，文檔之間的力與它們的距離成反比，與它們的相似值成正比；如果相似度值大於0，則表示吸引，否則表示排斥；力學上力的方向服從庫侖定律。重復此過程，直到形成穩定的文檔結構圖。自組織神經網絡技術是通過輸入具有相似矩陣行為的變量來訓練矩形自組織神經網絡。壹般采用新的自組織神經元矩陣。在訓練之後，N維空間中神經元連接權重的密度分布與訓練向量的密度分布相匹配。
壹般來說，專利分析可以分為定量分析和定性分析。
1，定量分析
定量分析主要是基於專利文獻外觀特征的統計分析，即通過專利文獻固有的標引項識別相關文獻，然後對相關指標進行統計，最後以不同方式解釋相關數據的變化，以獲得動態發展趨勢的信息。
(1)統計對象和角度
①統計對象壹般以專利數量為基礎。②可以按照專利分類、專利權人、年份、國別，從不同角度進行統計。當對專利信息進行分類統計時，根據各個領域的專利數量，就可以知道哪些技術領域發明行為活躍，哪些技術將被突破，哪些技術即將被淘汰。如果把專利信息按國家統計，可以發現被統計國家的科技發展戰略以及在各個領域的地位。這壹統計結果有助於人們了解某壹時期各國科研發展的重點。如果按照專利權人來統計專利，就可以找到某個領域的重要技術擁有者，或者哪個公司在這個領域有重要地位。(2)統計的主要指標
①專利數量。某壹技術類別的專利數量可以用來衡量該技術領域的技術活動水平；壹個公司或專利權人歷年申請的專利數量反映了其技術活動的發生、發展過程和發展趨勢。專利數量可以用來比較不同國家在不同時期、不同領域技術活動的產出和尋求工業產權保護的意向。②同壹家族的專利數量。壹項發明的專利族數量反映了公司專利申請領域的廣度，也反映了這項發明的潛在價值。因為翻譯和特殊法律幫助的費用，在國外申請專利比在自己國家要貴得多。只有那些被公司認定為最具商業價值的發明，才會在多個國家申請專利，以保護未來投資和產品出口的專有權。③專利引用數量。壹個專利被後續專利引用的次數可以反映出這個專利的重要性，因為壹個重要的專利會伴隨著大量的改進專利，而這個重要的專利又會被改進專利重復引用。引文揭示了專利之間的關系，可以用來跟蹤不同技術對應的專利網絡，找到不同技術交匯點的專利。可惜中國的專利數據庫無法提供專利被引用的數量，很可惜。④專利增長率。專利增長率衡量的是專利數量隨時間增長的百分比，可以顯示技術創新隨時間的變化是增加還是減緩。比如專利季增長率，就是將某壹季度企業獲得的專利數量與上壹季度獲得的專利數量進行比較，計算出本季度獲得的專利數量與上壹季度相比增減的百分比率。專利年增長率是專利增長與上壹年相比的百分比，用來衡量過去壹年技術活動的變化。⑤科學相關性。科學相關性衡量專利(主題專利)引用科研論文或研究報告的數量，衡量專利技術與前沿科研的關系。科學相關性的值具有行業依賴性:機械行業的科學相關性平均值接近於零，而高科技生化行業的科學相關性平均值可能高達15。⑥技術生命周期。技術生命周期衡量企業專利申請文件扉頁引用專利技術的平均年限。因此，技術生命周期可以理解為介於最新專利和最早專利之間的壹段時間。如果技術生命周期很短，說明正在努力開發壹種相對較新的技術，而且這種技術的發展和創新非常快。技術生命周期是行業依賴性的，比較熱門的行業技術周期比較短，比如電子大概3-4年，醫藥8-9年，造船15年。⑦專利效率。專利效率衡量的是壹定研發支出所創造的專利數量產出，用於評價企業在預定時間內專利數量產出的科研能力和成本效率。專利產生越多，專利效率越高，企業的技術研發能力越強。(8)專利實施率。專利實施率能否有效實施，能否帶來科技創新，對於那些尚未實施的專利技術來說，還是未知數。壹般發明專利的實施要經歷壹個發展過程，發展並不總是成功的。很多發明專利技術因為現有技術條件下無法解決的技術難點或無法達到預期效果，不得不半途而廢或最終放棄。發明專利的實施可以從技術性能、經濟效益、社會效益、市場因素、產業發展和生產能力、宏觀環境和產業化風險等方面進行衡量。專利實施率越高，專利對技術發展和創新的貢獻越大，與技術發展的結合越緊密。中國的專利實施率只有30%左右，遠低於歐美和日本的水平。⑨行業標準化指數。在跨行業橫向比較中，行業間的差異給不同行業間專利指標值的比較帶來了麻煩，因此需要使用行業標準化指標。行業標準化指數值是用企業的指數值除以該企業所在行業的指數平均值得到的。比如化工行業有30家企業，其科學關聯度的平均值為3.7，那麽每個化工企業科學關聯度的標準指標值應該是每個企業科學關聯度的指標值除以3.7。這樣就可以剔除不同行業帶來的不同影響，進而找出每個行業中表現最好的企業。
(3)統計的主要內容
①專利技術的時間分布研究。也就是說，以時間為橫軸，以專利申請量(或批準量)為縱軸，壹般通過統計專利量隨時間的變化來預測趨勢。任何技術都有壹個產生、發展、成熟、老化的過程。歷年專利申請量和專利引用量的變化可以確定該技術的發展趨勢和活躍期，為科研項目和技術開發等重大決策提供依據。對不同技術領域專利的時間分布進行對比研究，可以確定在壹定時期內哪些技術領域是活躍的，哪些技術領域是停滯的。②專利技術的空間分布研究。即通過比較不同公司和企業的專利數量，可以反映其技術水平和實力。空間分布壹般用於識別競爭對手，分析其技術策略。通過按專利權人統計某壹技術類別的專利申請，可以得到某壹技術在不同公司或企業中的分布情況，知道哪些公司或企業在該領域投入較多，專利活動較為活躍，技術水平領先；通過統計公司在不同技術類別的專利頻率，可以知道公司最活躍的領域，也就是公司發展的重點領域。此外，通過搜索壹個專利的同家族專利，可以得到這些專利申請的地域分布，從而判斷其商業價值，了解壹個公司技術輸出的重點領域；還可以為技術引進提供依據，為產品避開對方的保護區提供信息。
(4)測量技術發展不同階段的統計參數。
技術增長率v:其中a:當年發明專利申請(或批準)數量；答:發明專利申請累計數(或批準累計數)追溯5年。經過幾年的連續計算，V的值在增加，說明該技術處於萌芽或成長期。技術成熟度系數α:。其中a同上，b為當年實用新型專利申請(或批準)數。經過幾年的不斷計算，α值降低，反映了技術的成熟。技術老化系數β:。其中A和B同上，C為該年度外觀設計專利或商標的申請(或批準)數量。經過幾年的不斷計算，β值越來越大，這表明該技術正在變得過時。新技術特性系數n: n = υ 2+α 2。其中υ為技術增長率，α為技術成熟度系數。它是反映壹項技術的新興或老化的綜合指數。n值越大，新技術的特性越強，表明它更有發展潛力。2.定性分析
定性分析又稱技術分析，是根據專利的技術含量或“質量”來識別專利，並根據專利的技術特征對相關專利進行合並，使之有序。這與只依賴專利文獻外觀特征的統計分析有很大不同。定性分析通常用於獲取有關技術趨勢、企業趨勢和特定權利的信息。我們可以從發明的目的、原理、材料、結構、方法五個方面來考慮重要專利的內容，將重要專利按其異同進行分類。如果專利內容是基於原理，說明這項技術還不成熟；如果專利內容側重於用途的多樣性，說明該技術已經實用化。此外，根據專利內容列表分析各大公司在某壹技術領域的專利，可以看出各公司的技術特點和發展重點；根據技術內容的異同將相關專利劃分為專利組，分析壹個公司所擁有的不同專利組或不同時期專利組的變化，從而分析和預測壹項技術或產品發展過程中的關鍵問題，未來的發展趨勢和應用趨勢，以及與其他技術的關系。
由於涉及到技術的具體內容，定性分析的工作繁重而復雜。至於是用定量分析還是定性分析，要看要解決的問題和要掌握的專利數據。事實上，往往需要定性分析和定量分析相結合才能達到良好的效果。例如，我們可以先通過定量分析(專利申請或批準的數量可以反映技術活動的水平)來確定哪些公司在某個技術領域具有技術優勢，並識別出該技術領域的重要專利(壹項專利被後續專利引用的數量反映了專利的重要性)，然後對這些公司的重要專利進行定性分析。
專利信息的定量分析和定性分析通過量變和內部質變反映技術的發展狀況和趨勢。兩者既有區別，又有必然聯系。數量的分類需要以質量為基礎，質量的體現需要通過數量。所以在實際工作中，兩者結合會取得更好的效果。