当前世界技术竞争日益激烈，各国企业纷纷开展专利研究，而其核心即是专利信息分析。由于专利信息数据量巨大,高效快速的专利引证分析必须借助于专业化的、可视化的分析工具。 目前，商品化的专利分析工具较多，但是大多数只是初级层次的专利信息统计和分析工具，面向专利引证等高层次分析和可视化展示的工具还不完善。

在面对海量的专利信息资源时，如何高效、准确地开展信息分析工作，为专利信息分析人员提出了新的挑战。可以说，专利信息分析挖掘方法、分析挖掘工具的合理使用决定了专利信息获取的准确性和有效性，决定了信息分析人员最终的信息分析水平、效率以及信息分析的质量和效益。

某专利局的业务人员需要寻找新的解决方案，以直观生动的方式向管理层展示数据，且新的解决方案还必须能够连接到部门的多个数据源。面对众多数据分析产品，他们最终选择了 Tableau ，因为它不仅能够轻松实现上述所有目标，还能提供令人惊艳的其他功能。

充分借助 Tableau 可视化技术，针对阿里巴巴和京东两大电商品牌大数据进行统计、对比分析。具体从产品、技术、最早优先权年和购物场景这几个方面进行展示。

首先，Tableau将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。业务人员通过拖放将所有的数据展示到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。在此基础上，Tableau的可视化模型既可以揭示阿里和京东的技术产品整体布局，又可以显示局部节点的细节信息。

其次，针对阿里和京东网络数据量大、数据具有多维性等特点，使用简化图标把经常出现的具有代表性的点、线变换成紧密有意义的图标，这样可以提高图表的可读性。同时，也可以揭示阿里与京东的技术、产品在不同年代、不同发明主体之间的演化关系，进而有利于发现海量专利间的技术演化路径。

最后，Tableau结合python对专利数据进行采集、信息提取，加载到SQL Server数据库，提供了简单统计图表，大大减少了业务人员分析的工作量，提高了可视化的表达效果。

“Tableau 大幅缩短了我们分析资料的时间。我们把业务用户常常需要的讯息汇整成 Tableau 仪表板，让他们不但可以轻松地获取讯息，必要时也能自己找到答案。另一方面，我们的分析师还可以同步他们的分析进度，并使用相同的仪表板讨论他们的分析结果。这使得请求数据团队支援的频率降低了80%”。

操作难度

软件操作简单，易上手，使用者不需要任何编程或者数理统计知识的基础。软件的操作界面简明，大量基本的操作过程可以直接通过对报表的拖拽实现，结果简单明白，逻辑清晰。

功能简单

与其他的可视化软件相比功能非常实用，数据可视化效果简洁明了易于分析，报表清晰易读。基于地图的数据可视化功能也非常强大。在基础的数据分析，如趋势分析，统计预测等功能上做的很到位。可视化效果不华丽但很出色。同时因为其易用性，使得使用者在对数据进行相对基础的处理时效率很高。

样式多样

提供多种图表分析图形，帮助用户精准分析数据。

能够快速准确的提供各种分析图表并提出决策依据；

大数据的最佳伴侣；

业务端自行使用分析工具；

应用的形成时间却比以前少了一半以上。