指标分解的方法包括
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1、格里波特指标四分法格里波特四分法是从1996年开始被广泛应用的。
它的理论前提是：将多数岗位都划分为四个关键的业绩领域，通过这样的四个维度将指标库中的指标进行归类整理。这四个关键的关键领域是：数量、质量、成本、时效。数量指标，比如：产量销售额利润；质量指标，如：破损率，通过率，准确率；成本指标，如，单位产品成本，投资回报率；时限指标，如：新产品上市时间，产品生产周期，多少天完成那项工作等等。为了便于记忆，我们常常把这四个指标称为”多、快、好、省”， 多是指数量，快是指时间，好是指质量，省是指成本。在实际应用中，我们常常提五个标准来进行好目标的评定，这五个标准就是“多快好省”四个指标再加上“客户或者是上司评价”，共五个标准进行评价。
2、关键成功要素（CSF）法关键成功要素法，是分解指标间的关系，指标分解时往往有两种关系，一种被称为“相关关系”，一种被称为“因果关系”。相关关系是指存在必然联系，但不一定存在因果关系，或者说产生重要影响但不一定存在可以直接量化表达的因果关系。这种情况在企业管理中大量存在，也就是说，产生同样结果的原因可能千差万别。
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指标分解是一种将某个指标分解为若干个组成部分的方法，常见的指标分解方法包括以下几种：
趋势分解法：将指标分解为长期趋势、季节变化和随机波动三个组成部分。这种方法常用于分析时间序列数据，可以帮助识别长期趋势和季节性变化。
成分分析法：将指标分解为若干个基础成分，例如主成分分析和因子分析等方法。这种方法常用于分析多个变量之间的关系，并发现它们之间的主要成分。
回归分析法：将指标分解为与其相关的若干个变量的组合，例如多元线性回归分析等方法。这种方法常用于研究因果关系和影响因素，可以通过回归系数来确定各个变量对指标的影响程度。
层次分析法：将指标分解为若干个层次结构，例如AHP方法和TOPSIS方法等方法。这种方法常用于决策分析和评价，可以通过对各层次的权重分配来确定各个组成部分对指标的贡献程度。
分类分解法：将指标分解为不同类别的组成部分，例如聚类分析和分类回归分析等方法。这种方法常用于数据挖掘和模式识别，可以帮助发现指标的不同类别和特征。
