Patentics3.2新版客户端功能抢先看-2

12月12日（星期二）晚上介绍Patentics最新可视化，有一个非常重要的一点，没有介绍。今天补充介绍。

所有分析结果，以前都是只能输出一个申请量。如果称这样的输出为一个分析剖面。那么，新版Patentics可视化，支持9个分析剖面！其中3个分析剖面支持用户可编程的数据模型输出。

用户可以通过选择左上角的变量，选择输出分析剖面。这些分析剖面，都在用户分析时一次采集。

例如，现在图中显示为申请量，如果选择专利度，输出就是，

Patentics有2个预置质量分析指标，供用户选择输出。其中，

质量1分析剖面是,

y=(1+acc)/(1+tcc)

质量2分析剖面是,

y=(1+ref)/(1+cite)

选择“模型1”分析剖面，获得另外一组输出。

用户定义的数据模型“模型1”是什么？

看模型定义对话框,

其中，模型1的定义为，

y=(1+acc)*sqrt((1+ref)/(1+cite))

如果用大家熟悉的名字表示：

输出=（1+专利度）/(1+特征度）*sqrt((1+被引用数）/(1+引用数))

显然，这个简单公式，已经综合了专利质量指标的主要因素。

在用户编程模型中，有申请量（a）、专利度(acc)、特征度(tcc)、被引度(ref)、引用度(cite)，同族度(fam)，供大家编制数据模型调用。

我们正在开发更多的专利、非专利变量，进一步丰富数据模型的编程性。

此外，编程模型中，还包括时间序列模型，可以对任意一个数据点进行寻址。