正是由于对科技成果数据挖掘的不科学、不规范、不完整，缺乏系统性、逻辑性、深刻性，造成了展示信息的不充分、不对称、无亮点，很难使查询方、需求方、意向方利用信息展示获得所需的有价值的信息。在对基础数据库中的科技文献、情报数据、专利信息进行预处理后，通过搜集、清洗、脱敏、标识、整理等前期过程，运用分类算法、聚类算法、关联分析算法等后续手段解读信息、挖掘数据、形成核心优质专利挖掘，技术人才团队匹配，转移转化精准企业对标的服务报告。

在科技成果转移转化的过程中，量化评估是核心环节。由于存在对象无实体性、交易不活跃性、成本不完整性、市场不充分性等特征，致使传统的资产评估方法（成本法、市场法、收益法）不能充分地反映其内涵价值，存在评估难、定价难的问题。通过引入20世纪70年代发展起来的B-S期权定价模型进行建模，使用我国资本市场、技术市场、产权市场所积累的历史数据，大数据运算生成核心变量，集合成本法、市场法、收益法测算主要变量，运用敏感性分析和假设检验认定技术与知识产权的内涵价值。

根据权威可靠的金融数据来源，分析选定技术细分领域中上市公司各项指标，绘制细分赛道行业全景图、形成细分领域企业排名、调查细分市场规模、预测细分市场未来走势。