随着市场竞争的加剧变化,越来越多的企业意识到提升企业核心竞争力的必要性。而技术创新对企业核心竞争力的提升能够起到关键作用,因此,更需要把企业技术创新放在首要位置。挖掘和发现企业在技术创新活动过程中所需要的创新性知识,把控技术的变化趋势和前沿方向,能够有效获取技术创新机会。尤其是技术型企业,如何有效降低企业的人力、物力以及时间等成本的消耗,同时又能准确发现企业技术机会就成了现今企业的研究重点和难点。大数据时代,海量的数据中蕴含了大量有价值的知识,这为技术创新机会的准确识别和评价分析带来了新的契机。因而,本文在大数据分析的基础上,通过对数据信息的获取和处理,提出基于数据的企业技术创新机会快速发现方法,并基于领域技术机会分析结果进一步发现适配企业的技术创新机会,旨在科学准确地分析技术发展的趋势,精准捕捉企业技术创新机会,利用数据中的知识帮助企业决策人员识别和选择最佳技术。本文的主要研究内容如下:以论文和专利数据为研究对象,采用文本挖掘技术对数据进行预处理后提取文本中的技术关键词,并且采用依存句法分析提取功效词和通过Sen-BERT语言模型结合K-means聚类方法提取功效主题,构建技术功效类型和技术功效矩阵。对领域技术词的相关数据进行词频分析,共现分析和权威领域评估,挖掘领域内的技术热点、技术重点和有潜力的低频技术作为整个科技领域的技术机会。以领域技术机会为数据基础,进而从企业角度进行技术机会发现和辅助选择方法研究。为了科学准确地协助企业发现技术创新机会,本文引入了关联规则来构建领域机会和企业自身技术之间的关系,以关联规则置信度为基础,结合技术掌握程度和技术新颖度,对企业技术创新机会进行发现。综合定性和定量分析方法辅助企业进一步选择技术机会。基于数据挖掘所获得的技术-功效矩阵,帮助企业基于需求和功能来分析技术;并且通过经济效益、社会效益和政策符合性三维指标,综合评估了技术创新机会的市场价值。最后以电动汽车领域和某电动汽车企业为例系统地阐述了该方法的应用,证明了方法的可行性。该研究中提出的方法为企业识别技术机会提供了新视角,能够帮助企业发现并且选择适配自身技术能力、满足功能需求和更具市场价值的技术创新机会。