Как использовать общедоступные наборы данных Google Patents в BigQuery?

Что такое общедоступные наборы данных Google Patents?

Общедоступные наборы данных Google Patents предоставляют доступ к обширной базе данных патентной информации, включающей полные тексты патентов, заявки, метаданные и ссылки. Это ценный ресурс для исследователей, аналитиков, юристов и компаний, стремящихся понять технологические тренды, оценить конкурентную среду и защитить свою интеллектуальную собственность. Данные структурированы и доступны для анализа, что делает их идеальным источником для крупномасштабных исследований.

Что такое BigQuery и зачем он нужен для анализа патентных данных?

BigQuery – это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных и аналитическая платформа от Google Cloud. Оно позволяет хранить и обрабатывать огромные объемы данных (петабайты) с высокой скоростью и масштабируемостью. BigQuery идеально подходит для анализа патентных данных, поскольку эти данные часто имеют большой объем и требуют сложных запросов для извлечения ценной информации. BigQuery абстрагирует инфраструктурные сложности, позволяя пользователям сосредоточиться на анализе данных, а не на администрировании баз данных.

Преимущества использования BigQuery для работы с данными Google Patents

Использование BigQuery для анализа данных Google Patents дает несколько ключевых преимуществ:

1. Масштабируемость: BigQuery легко справляется с огромными объемами данных, необходимыми для анализа патентной информации.
2. Скорость: Мощные вычислительные ресурсы BigQuery позволяют выполнять сложные запросы за считанные секунды или минуты.
3. Экономичность: BigQuery имеет гибкую модель ценообразования, основанную на объеме обработанных данных и используемом хранилище.
4. Интеграция: BigQuery легко интегрируется с другими инструментами Google Cloud, такими как Data Studio, Cloud Functions и машинное обучение.
5. Безопасность: BigQuery обеспечивает надежную защиту данных и соответствует строгим требованиям безопасности.

Доступ к общедоступным наборам данных Google Patents в BigQuery

Идентификация наборов данных Google Patents в BigQuery

Наборы данных Google Patents расположены в общедоступном проекте Google Cloud, который легко найти через интерфейс BigQuery. Обычно, это будет датасет с именем, содержащим patents или подобное. Убедитесь, что вы выбрали правильный регион для минимальной задержки и стоимости.

Необходимые разрешения и настройка проекта Google Cloud

Для доступа к общедоступным наборам данных Google Patents вам понадобится проект Google Cloud и учетная запись с достаточными правами. Как минимум, потребуется роль BigQuery Data Viewer для чтения данных. Создание проекта Google Cloud и настройка разрешений — стандартные процедуры.

Примеры таблиц и схем данных в наборах данных Google Patents

Наборы данных Google Patents содержат несколько таблиц, каждая из которых содержит определенный тип информации. Ключевые таблицы включают:

• publications: Содержит информацию о опубликованных патентных документах.
• citations: Содержит информацию о цитированиях между патентными документами.
• application_locations: Содержит данные о странах, в которых поданы заявки на патенты.

Каждая таблица имеет определенную схему, определяющую структуру данных. Важно изучить схему каждой таблицы, прежде чем писать запросы.

Практические примеры запросов к данным Google Patents в BigQuery

Базовые запросы: поиск патентов по ключевым словам, датам и авторам

Следующий SQL-запрос ищет патенты, содержащие ключевое слово «artificial intelligence» в названии, опубликованные после 2020 года:

SELECT
    publication_number,
    title,
    publication_date
FROM
    `patents-public-data.patents.publications`
WHERE
    LOWER(title) LIKE '%artificial intelligence%'
    AND EXTRACT(YEAR FROM publication_date) > 2020
LIMIT 10;

Расширенные запросы: анализ патентной активности по отраслям и странам

Чтобы проанализировать патентную активность по странам, можно использовать следующий запрос:

SELECT
    country_code,
    COUNT(*) AS patent_count
FROM
    `patents-public-data.patents.publications`
GROUP BY
    country_code
ORDER BY
    patent_count DESC
LIMIT 10;

Примеры SQL-запросов для извлечения полезной информации

Для анализа цитирований можно использовать следующий запрос, чтобы найти патенты, которые чаще всего цитируются:

SELECT
    cited_publication.publication_number,
    COUNT(*) AS citation_count
FROM
    `patents-public-data.patents.citations`
GROUP BY
    cited_publication.publication_number
ORDER BY
    citation_count DESC
LIMIT 10;

Оптимизация запросов для повышения производительности

Чтобы оптимизировать запросы BigQuery, рекомендуется:

• Использовать секционирование и кластеризацию таблиц.
• Ограничивать объем обрабатываемых данных с помощью фильтров WHERE.
• Избегать SELECT * и указывать только необходимые столбцы.
• Использовать WITH clause для упрощения сложных запросов.

Визуализация и анализ результатов из BigQuery

Экспорт данных из BigQuery в другие инструменты анализа (например, Google Data Studio, Python)

Данные из BigQuery можно экспортировать в различные форматы (CSV, JSON, Avro) для дальнейшего анализа в других инструментах. Google Data Studio позволяет создавать интерактивные дашборды непосредственно на основе данных BigQuery. Python с библиотеками pandas и matplotlib также может использоваться для анализа и визуализации данных.

from google.cloud import bigquery
import pandas as pd

# Инициализация клиента BigQuery
client = bigquery.Client()

# SQL-запрос
query = """
SELECT
    country_code,
    COUNT(*) AS patent_count
FROM
    `patents-public-data.patents.publications`
GROUP BY
    country_code
ORDER BY
    patent_count DESC
LIMIT 10;
"""

# Выполнение запроса и загрузка результатов в DataFrame
df = client.query(query).to_dataframe()

# Вывод DataFrame
print(df)

# Дальнейшая обработка и визуализация данных с помощью pandas и matplotlib

Создание отчетов и дашбордов для визуализации патентных трендов

Google Data Studio позволяет создавать наглядные отчеты и дашборды, отображающие патентные тренды, распределение патентов по отраслям и странам, а также другие важные показатели.

Использование BI инструментов для анализа данных Google Patents

Для углубленного анализа данных Google Patents можно использовать различные BI-инструменты, такие как Tableau, Power BI и Looker. Эти инструменты позволяют создавать сложные визуализации, проводить статистический анализ и выявлять закономерности в данных.

Ограничения и рекомендации при работе с данными Google Patents в BigQuery

Лимиты BigQuery и стратегии их обхода

BigQuery имеет определенные лимиты на запросы и объем обрабатываемых данных. Чтобы избежать этих ограничений, можно использовать секционирование и кластеризацию таблиц, а также оптимизировать запросы.

Важность понимания структуры данных Google Patents

Для эффективного анализа данных Google Patents необходимо хорошо понимать структуру таблиц и взаимосвязи между ними. Изучите документацию Google Patents и схемы таблиц BigQuery.

Рекомендации по обеспечению точности и надежности анализа

• Проверяйте корректность SQL-запросов.
• Используйте документацию Google Patents для правильной интерпретации данных.
• Проводите валидацию результатов анализа.
• Обращайте внимание на возможные ошибки и неточности в данных.