中国专利申请与研发投入关系数据集ChinaPatentApplication-R-DInvestmentDataset-mangofs
数据来源：互联网公开数据
标签：专利申请, 研发投入, 技术创新, 经济发展, 专利分析, 科技政策, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自中国专利局、国家统计局等公开渠道的数据，记录了2012年至2021年期间中国专利申请相关信息，以及各地区研发投入、经济发展等相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2012年至2021年。
地理范围：数据覆盖中国各省份（包括直辖市、自治区）。
数据维度：数据集包括“机构类型”、“代理机构”、“PCT申请”、“同族专利数”、“首权字数”、“权利要求数”、“独立权利要求数”、“专利优先权”、“优先权数量”、“诉讼情况”、“专利维护”、“技术领域”、“摘要字数”、“文献页数”、“审查时长”、“引用数量”、“被引次数”、“TRIZ参数数量”、“申请人数量”、“机构合作”、“发明人数量”、“申请人地区”、“GDP”（国内生产总值）、“added_value”（增加值）、“general_budget”（一般预算）、“R&D经费”（研究与试验发展经费）、“R&D项目数”、“R&D人员当量”、“技术市场成交额”、“tech_budget”（科技支出）、“申请年”、“转化次数”等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名包括“_2_2012-2021.csv”和“after_process.csv”，前者包含原始数据，后者为经过处理的数据。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于技术创新、专利计量学、区域创新能力等领域的学术研究，例如专利产出与研发投入的关系分析、不同地区创新效率对比等。
行业应用：可以为科技政策制定、企业研发战略规划提供数据支持，例如分析不同技术领域的专利申请趋势、评估研发投入对专利质量的影响等。
决策支持：支持政府部门制定科技发展规划、优化资源配置，助力企业进行技术研发决策。
教育和培训：作为科技创新、经济学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解技术创新与经济发展的关系。
此数据集特别适合用于探索中国专利申请与研发投入、经济发展之间的内在联系，以及不同地区创新发展模式的差异，帮助用户实现对科技创新规律的深入理解和预测。
