当你能够锻炼出习惯用数学思维来思考万物时，即便是类似于申请量这样的常规数据，也能发现很多的精妙之处。
Patentics
Patentics
但是，今天这些指标却不是我们的重点，我们今天的重点是看看如果就仅仅借助申请量这个指标本身，能否研究出一些更加深刻的问题呢？！
答案肯定是可以的，但是需要把维度做细，之前都是按年走，我们这次要按月来，对的，申请周期按月计算，具体如何操作，如何解读呢，我们看下面：
首先我们按照下图将几个选定的研究目标的申请量做一个按月分解：
分别获得了华为、国家电网两家代表公司的2020年单年按月的申请量状态
华为2020年按月分布：
国家电网2020年按月分布：
两家公司一个是知名民企，另一个是央企的龙头老大，至少在专利申请量这个角度看，国家电网是真正的做到了宇宙级别。但是上面两个图，也就是按月份拆解以后的图片，即便是从图形上看也是具有明显的差距的，华为更加平整，电网更加起伏。我们不禁要思考，这背后是什么逻辑？我们想能够影响到申请量月份分布不均匀的背后因素都有哪些？
我们想象，最底层的就是创新火花的产生是不是按月份有分布？我们相信大部分人应该认为这个即便是有按季节的差距，恐怕也不至于很大。另一个就是,是否有专利流程人员会耽搁延误申请量，即研发人员给出了申请的想法，但是被知产部、乃至代理人给人为的耽搁了？我们想无论是否有这种情况，它本质上都是不对的！不应该存在这种问题，研发人员的任何新的科研火花，应该在第一时间被体现出来！
基于这种理性的、底层的认知，我们都明白上述两个图比较而言，显然是华为的知产工作做得更真实、更贴近创新导致知产申请这样的逻辑闭环；而比较而言，国家电网的数据更像是年初过节放假，年底赶紧冲任务，完成指定数据指标才好过年这么一种“人为驱动”的逻辑。
说到这里，我们不妨再引入国外的企业看看是什么状态：上图是三星集团2020年在中国局申请按月分布的状态，我们明显可以看出从具体数据分布来看，三星与华为有更多的相似性，但是两者如果非要彼此评价一下，我们又能有什么指标呢？
就是数学统计学里面的方差这一概念，相信很多学霸同学们依然还记得，也明白公式怎么算，不记得的也没有关系，我们直白的讲，方差其实是用来表达一组数据是不是够“平缓”，是不是彼此之间的差异小，非常剧烈的上蹿下跳的数据一定方差大，相对平缓的数据图形一定方差小，也就是上面三幅图如果计算出来方差状态，一定是国家电网最大，而华为和三星应该说是靠肉眼没法分辨了，咱们具体看：
我们看上述三幅图的右上角，橙黄色标记处，已经计算出了三家公司在2020年整年按月申请量的均值与方差，果然结果和我们之前从图形上判断的一致，即国家电网是最高的，但是三星和华为比较还是胜出了，为什么我们此处用到胜出这个词呢，三家企业分别是百位数、十位数与个位数，怎么就还胜出了呢？！
我们也是继续思考这个方差背后的逻辑，我们认为本身就知识产权的产出而言，其应该是遵循一些客观的规律，而不是什么指挥棒。影响方差的背后因素可能很多，比如确实是创新与时间有关系，好比说夏天比冬天科研人员更活泛，这个不排除，但是还有一些其他的更可信的影响因素，比如说是企业自己是否本身存在一些不合理的“激励机制”，年底要“冲量”，还有就是企业内部管理在知识产权上是否流程流畅，是否人员在提交申请的链条上有延迟，以及对应的代理公司是否有影响，是否是一个合理的流畅的过程，这些都是问题，但是是问题就是不合理。任何因素都不应该是阻碍和迟滞知识产权的产生流程，因为知识产权，特别是专利是一个具有时间属性的！
当然，到了这个步骤我们也不能停，凡事应该多想一步，我们思考数学方差概念其实根本没有限定你的数据类型是哪些或哪种，那么，对于华为、三星和国家电网而言，还有没有其它的数据可以看一看呢？
先是三家如果把数据换成专利度，即权利要求的平均数：
然后是换成特征度，即独立权利要求1的撰写概况的表达：
不要怀疑你的眼睛，是的，奇迹出现了，观察右上角的数值，无论是专利度还是特征度，三家的方差都是0！
然而均值却实实在在的不相同，华为最小为13，表示华为申请的技术要素限制小，保护范围宽，三星为第二，为15，表示三星的发明主方案，从整体上要比华为的技术要素限制多2个，保护范围比华为的范围略窄，第三是国家电网，特征度均值为22，表示技术要素的限制要比华为、三星大，保护范围更加窄。
至于我们上面分析的均值误差大小，可能都是由一些系统误差如技术水平、撰写质量等引起。这些系统误差值得相关部门深入分析、探究，予以消除或减小。
至于均方差都是0，这代表什么呢？大概可以认为是，各家有各家的专利品控，随机扰动作用下，有一些小的波动，都是稳定的很！一整年随机变化的均方差都为0！
好了，我们说借助了patentics的工具，其实发现可以更加方便的来从数据处理到数据解读，无需去花时间自己再次做excel数据，生成图表等等，而是直接拿起来就用，那么真正的背后的很多因素我们还是可以在充分利用工具的基础上进一步去挖掘，比如看看到底是否有某个代理公司是需要为企业的创新链条不平滑而背锅呢？！等等不一而足！
最后我们来看一下上述一键到位的图是如何产生的，其实非常简单，任何一组时间数据，只要在作图时选择如下图所示的可视化-柱状图，自然就是生成如上所示的图形了：
Patentics