商品分析的方法有很多主要有

㈠ 品保七大手法

品保七大手法分为旧七大手法和新七大手法：

旧七大手法

一，统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效。

二，数据分层法

数据分层法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

三，排列图

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。

四，因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

五，直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

六，散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。

七，控制图

控制图又称为管制图。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

新七大手法

一，树图

树图就是以“目的—方法”或“结果—原因”层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因，因其形状如大树分枝，因此取名树图，目前在企业界被广泛应用。

二，关连图

关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。通过连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。

三，亲和图

亲和图也叫KJ法，是指把收集到大量的各种数据、资料，按照其之间的亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，从而有利于问题解决的一种方法。

四，矩阵图

矩阵图是指从问题事项中找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。

五，矢线图

矢线图即网络分析技术，是以工序之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线，从而做出切合实际的统筹安排。

六，PDPC法

PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的缩写，中文称之为过程决策程序图法。所谓PDPC法是指为实现某一目的进行多方案设计，以应对实施过程中产生的各种变化的一种计划法。

七，矩阵数据分析

矩阵数据分析法是指通过运用主要成分分析等计算方法，准确地整理和分析在矩阵图上用数据定量化表示的各元素间关系的一种方法。是一种定量分析问题的方法。在品质管理新七大手法中，矩阵数据分析法是唯一一种利用数据分析问题的方法。

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品保七大手法的起源

新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

品保七大手法的主要内容

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法。它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有：制定质量方针、建立质量保证体系、开展QC小组活动、各部门质量责任的分担、进行质量诊断等。

㈡ 什么是产品组合分析产品组合分析的方法有哪些

产品组合分析是企业为面向市场，对所生产经营的多种产品进行最佳组合的分析。

1、产品线扩散策略：包括向下策略、向上策略、双向策略和产品线填充策略；

2、产品线缩减策略；

3、产品线现代化战略：在日新月异的高科技时代，产品现代化必不可少。

4、虽然不盈利，但发展前景良好，有望成为未来主要产品的新产品。

5、主要产品实现了高利润率、高增长率、高入住率。

6、虽仍有较高利润率而销售成长率已趋降低的维持性产品；以及决定逐步淘汰并逐步缩减投资以减少业务损失的衰退产品。

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产品组合分析的要素和目的：

1、四个要素和促进销售、增加利润都有密切的关系。总的来说，拓宽和增加产品线有利于开发企业的潜力和新市场；拓宽或深化产品线可以满足更多的特殊需要；加强产品线的一致性可以提高企业的市场地位，发展和提高企业的专业能力。

2、产品组合分析的目的是优化产品组合的广度、深度和相关性，以提高企业的竞争力，实现最佳的经济效益。

㈢ 质量检测方法有几种

三种。商品质量检验的方法很多，通常分为感官检验、理化检验、生物学检验法等几个方面：
（一）感官检验法
它是借助人的感觉器官的功能和实践经验来检测评价商品质量的一种方法。也就是利用人的眼、鼻、舌、耳、手等感觉器官作为检验器具，结合平时积陆察累的实践经验对商品外形结构、外观疵点、色泽、声音、气味、滋味、弹性、硬度、光滑度、包装和装潢等的质量情况，并对商品的种类品种、规格、性能等进行识别。主要有：视觉检验、听觉检验、味觉检验、嗅觉检验、触觉检验。
感官检验法在商品检验中有着广泛的应用，并且任何商品对消费者来说总是先用感觉器官来进行评价质量的，所以感官检验十分重要。感官检验法的特点：
（1）方法简单，快速易行。
（2）不需复杂、特殊的仪器设备和试剂或特定场所，不受条件限制。
（3）一般不易损坏商品。
（4）成本较低。
感官鉴定法在商品鉴定中有着广好昌泛的应用，并且任何商品对消费者来说总是先用感觉器官来进行评价质量的，所以感官鉴定十分重要。因此在工业和商业的产、供早袜茄、销过程中经常使用这种方法。感官检验法的局限性：
（1）不能检验商品的内在质量，如成份、结构、性质等。
（2）检验的结果不精确，不能用准确的数字来表示，是一种定性的方法，结果只能用专业术语或记分法表示商品质量的高低。
（3）检验结果易带有主观片面性，常受检验人员知识、技术水平、工作经验、感官的敏锐程度等因素的影响，再加上审美观不同以及检验时心理状态，影响结果的准确性，故使检验的结果有时带有一定的主观性，科学性不强。
（二）理化检验法
是在实验室的一定环境条件下，借助各种仪器、设备和试剂，运用物理、化学的方法来检测评价商品质量的一种方法。它主要用于检验商品的成分、结构、物理性质、化学性质、安全性、卫生性以及对环境的污染和破坏性等。
理化鉴定法的特点：
（1）检验结果精确，可用数字定量表示；（如成份的种类和含量、某些物理化学、机械性能等）；
（2）检验的结果客观，它不受检验人员的主观意志的影响，使对商品质量的评价具有客观而科学的依据；
（3）能深入地分析商品成分内部结构和性质，能反映商品的内在质量。
理化检验法的局限性：
（1）需要一定仪器设备和场所，成本较高，要求条件严格；
（2）往往需要破坏一定数量的商品，消耗一定数量的试剂，费用较大；
（3）检验需要的时间较长；
（4）要求检验人员具备扎实的基础理论知识和熟练的操作技术。因此，理化检验法在商业企业直接采用较少，多作为感官检验之后、必要时进行补充检验的方法，或委托商检机构作理化检验。主要有：物理检验法、化学检验法。
（三）生物学检验法
是通过仪器、试剂和动物来测定食品、药品和一些日用工业品以及包装对危害人体健康安全等性能的检验。
检验商品品质需采用的检验方法因商品种类不同而异，有的商品采用感官检验法即可评价质量（如茶叶），有的商品既需要采用感官检验法，也采用理化检验法（如搪瓷），有的商品需以理化检验的结论作为评价商品质量的依据（如钢材）。要使商品检验的结果准确无误，符合商品质量的实际，经得起复验，就要不断提高检验的技术和经验，采用新的检验方法和新的检测仪器，随着科技发展，使理论检验方法向着快速、准确、少损（或无损）和自动化方向发展。
法律依据
《产品质量法》第十九条
产品质量检验机构必须具备相应的检测条件和能力，经省级以上人民政府市场监督管理部门或者其授权的部门考核合格后，方可承担产品质量检验工作。法律、行政法规对产品质量检验机构另有规定的，依照有关法律、行政法规的规定执行。

㈣ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。