数据可视化技术的核心在于利用图形化的手段，将复杂的数据关系以直观的方式展现出来。一张优秀的可视化图表，能够让观众不仅感受到视觉冲击，更能深入挖掘出数据背后隐藏的重要信息，为决策和分析提供有力支持。
今天，我们将分享一种技术路线图的制作方法。让我们展示完成后技术路线图的效果：
接下来，我们将带大家一步步了解如何使用客户端工具，制作这样一张信息丰富的可视化图表。
在客户端的远程界面输入框中输入关键词“icl/b60anddb/us”，这样可以检索到与B60领域相关的专利数据。
检索结果显示后，切换到分类器视图。在分类器界面中，右键单击空白区域，选择“大数据”菜单下的“分组”选项，系统会弹出分组设置界面，参见下图。
在分组界面中，首先选择“标准化申请人”这一选项，设置参数为10，表示选择申请量前10的标准化申请人。接着，勾选“小类”选项，并同样设置参数为10，表示选择申请量前10的小类。点击“TOP”按钮，生成模板分组，这样系统便会自动为每个标准化申请人分配相同的小类，以便进行对比分析。
完成上述设置后，点击确认，系统将自动生成如下的分组结构。
在生成可视化图表之前，我们需要对配置进行适当调整。特别是，如果选择“全部截取”，系统会删除“B60R”后面的文字，因此需要谨慎操作。在节点的最外层，右键单击，选择“可视化”菜单中的“高维图”下拉选项，再选择“技术路线图”来完成操作。
在系统自动生成的初始可视化图界面中，矩阵的高度表示“申请量”，而宽度则代表“专利度”。
从上述生成的技术路线图中，我们可以看到，B60W类别下，丰田汽车在申请量上遥遥领先，成为图表中的最高点。若以每篇专利的要求数为标准，福特汽车则占据了最高位置，显示出其专利的质量和影响力。
除了能够展示申请量和专利度，用户还可以根据自己的需求，自由调整满秩矩阵的高度和宽度的变量。例如，用户可以选择“特征度”、“同族度”或“引用度”等指标，来更深入地分析专利数据。
举个例子，当用户希望查看专利的被引度时，可以将图表的宽度设置为“被引度”，然后系统会自动根据这一参数生成新的可视化图表。每次选择不同的宽度变量，都会展示出不同的分析视角。
图表中的PPT或Word图标可以直接生成相关的分析文档，方便用户进一步整理和分享分析结果。