电子商务交易产品质量网上监测规范

ICS点击此处添加 ICS 号点击此处添加中国标准文献分类号中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准GB/T XXXXXXXXX电子商务交易产品质量网上监测规范Specification for online monitoring of e-commerce transacting commodity点击此处添加与国际标准一致性程度的标识（征求意见稿）XXXX - XX - XX 发布 XXXX - XX - XX 实施GB/T XXXXXXXXXI目 次前 言 .II1 范围 .22 规范性引用文件 .23 术语和定义 .24 电子商务交易产品质量网上监测流程 .35 质量风险确认 .36 质量监测计划 .57 保障和能力支持 .68 网上采样 .79 样品检验 .910 质量监测结果评价与处理 .911 监测管理评价与改进 .9附录 A（资料性附录） 常见的电子商务交易产品质量信息来源、渠道及采集方法 .10附录 B（资料性附录） 常见的电子商务交易产品质量信息处理和分析方法 .11附录 C（资料性附录） 常见的电子商务交易产品质量风险评估技术和方法 .12附录 D（资料性附录） 采样信息反馈单 .14GB/T XXXXXXXXXII前 言本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。 本标准由全国电子业务标准化技术委员会提出并归口。本标准起草单位：杭州市标准化研究院、中国计量大学、杭州国家电子商务交易产品质量监测处置中心、杭州市标准化学会、阿里巴巴集团、浙江方圆检测集团股份有限公司、重庆市质量和标准化研究院、佛山市顺德区产品质量促进会、东莞市海陆通实业有限公司、中国标准化研究院等 。本标准主要起草人： GB/T XXXXXXXXX1引 言0.1 总则对电子商务交易产品质量进行网上监测是预防和控制电子商务产品质量风险的基础，是促进电子商务交易产品质量提升的重要手段。本标准用于为建立、实施、保持和持续改进电子商务交易产品质量网上监测提供过程管理要求。 0.2 过程方法本标准采用过程方法，即遵循“策划-实施-检查-处置”（PDCA）循环。PDCA循环确保了电子商务交易产品质量网上监测过程得到充分的资源配置和管理，确定改进机会并采取行动，以促进电子商务交易产品质量网上监测活动的持续改进。图1表明了本标准的第5章至第11章是如何构成PDCA循环的。注：数字表示本标准相应的章。图 1 本标准的结构与 PDCA 循环的关系GB/T XXXXXXXXX2电子商务交易产品质量网上监测规范1范围本标准规定了电子商务交易产品质量网上监测的主要程序及其相关要求，以及实施产品质量网上监测的相关保障和能力支持要求。本标准适用于电子商务交易平台、行业协会和其他第三方机构实施电子商务交易产品质量网上监测活动；也适用于政府相关部门对电子商务交易产品质量的网上监测。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 35408-2018 电子商务质量管理 术语GB/T 27921-2011 风险管理 风险评估技术GB/T 22080-2008 信息安全管理体系 要求3术语和定义GB/T 35408-2018中界定的以及下面的术语和定义适用于本标准。3.1 电子商务交易产品 E-commerce transacting Commodity交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络（包括互联网、移动网络或其他信息网络）以电子方式进行交易的有形产品。3.2 质量监测 Quality monitoring包括产品质量信息的采集、质量风险分析、产品抽样及采样、产品检验、质量风险判定等一系列活动。3.3 产品质量风险 Produce quality risk指由于产品设计考虑不周、生产技术水平不够、生产过程把关不严等原因所造成的质量不确定性风险。3.4 质量信息库 Quality information databaseGB/T XXXXXXXXX3对政府发布或掌握的质量信息、消费者反馈的质量信息，平台、协会或第三方机构等掌握的质量信息，国内其他组织发布或掌握的质量信息，境外信息，媒体网络信息等进行实时、系统、有效收集、整理而形成的质量信息池或平台。3.5 抽样 Sampling抽取或组成样本的行动。3.6 网上采样 Online sampling以普通消费者的身份通过电子商务平台获取抽样对象的过程。3.7 采样人 Sampling person以普通消费者的身份通过电子商务平台获取抽样对象的人员。4电子商务交易产品质量网上监测流程电子商务交易产品质量网上监测主要流程包括质量风险确认、质量监测计划、网上采样、样品检验、质量监测结果评价与处理、监测管理评价与改进，各环节间的输入输出关系以及输出结果见图2所示。图 2电子商务交易产品质量网上监测流程5质量风险确认5.1总则5.1.1应建立电子商务交易产品质量信息库，实时收集内外部质量风险信息，包括监测过程中产生的各种数据、资料和报告。GB/T XXXXXXXXX45.1.2应实时对电子商务交易产品质量信息库中的各类信息进行加工、整理和汇总，确定适宜、有效的方法对质量信息进行分析和评估，进行质量风险确认，形成评估报告。5.1.3质量风险确认包括质量信息处理、质量信息分析、质量风险评估和质量风险确认，其过程及各环节输出的结果见图 3。注：菱形框中为输出结果。图 3电子商务交易产品质量风险确认流程5.2质量信息采集5.2.1电子商务交易产品质量信息来源包括但不限于政府发布或掌握的风险信息，消费者反馈的信息，平台、协会或第三方机构等掌握的风险信息，国内其他组织发布或掌握的风险信息，境外信息，媒体网络信息等。常见的电子商务交易产品质量信息来源及渠道参见附录 A。5.2.2电子商务交易产品质量信息采集方法可包括调查采集法、工具采集法、定向采集法。常见的电子商务交易产品质量信息采集方法参见附录 A。5.3质量信息处理5.3.1应对采集到的电子商务交易产品质量信息进行处理，一般包括信息清洗和要素提取。应进行缺失值处理和异常数据处理，剔除重复信息、不相关的信息以及虚假信息，并对所有质量信息进行信息识别与分析处理，提取出核心要素。5.3.2质量信息处理方法可包括粗糙集、数据标准化、主成分分析、相关分析等，以实现数据降维、消除噪音，提高信息质量。5.4质量信息分析5.4.1应对处理后的质量信息进行分析，挖掘质量信息的内在特征和规律，并对信息分析结果进行存储。GB/T XXXXXXXXX55.4.2电子商务交易产品质量信息分析可利用一些常见的统计分析方法，也可利用数据挖掘算法实现。常见的电子商务交易产品质量信息处理和分析方法参见附录 B。5.5质量风险评估5.5.1选择或确定质量风险评估准则，定期或在需要时对电子商务交易产品质量风险进行评估。5.5.2电子商务交易产品质量风险评估包括风险识别、风险分析和风险评估三个步骤：a) 风险识别。进行电子商务交易产品质量风险识别，生成风险列表。风险列表的内容包括但不限于风险源、影响范围、事件及其原因、潜在的后果及风险责任方。b) 风险分析。电子商务交易产品质量风险分析包括考虑所识别风险发生后将导致的潜在影响以及这些风险发生的现实可能性，进而确定风险级别（见表 1）。表 1风险级别风险等级 发生的可能性和影响 表示重大风险 可能性大，损失大， S较大风险 可能性较大，或者损失较大 H一般风险 可能性不大，或者损失不大 M较小风险 可能性较小，或者损失较小 L微小风险 可能性很小，且损失较小 Nc) 风险评估。将风险分析结果与建立的风险准则进行比较；确定实施风险处理的优先级。5.5.3应选择适宜、有效的质量风险评估技术。常见的电子商务交易产品质量风险评估技术和方法参见附录 C。 5.6质量风险确认根据质量风险评估结果，应将重大风险和较大风险列入质量网上监测范围，对于一般风险可根据实际情况进一步确认，形成风险确认报告。6质量监测计划6.1监测计划基本内容监测计划应包含但不限于以下内容：a) 监测目标；b) 监测范围；c) 监测周期；d) 职责分工；e) 进度安排；f) 抽样计划；g) 检验机构h) 经费预算；i) 监测数据分析方法；j) 风险严重程度评估；k) 监测报告；GB/T XXXXXXXXX6l) 信息发布。6.2抽样计划6.2.1监测过程中，需要对 5.6 中已确认存在质量风险的产品进行抽样检验。6.2.2抽样计划应包括以下内容：-抽样方法；-抽查对象，应明确抽查产品类目、店铺类型、产品品牌、规格型号要求等。除电子商务企业平台内部抽样外，应明确涉及的电子商务平台；-检验项目；-检验方法；-检验标准；-进度安排。6.2.3采样方式包括神秘顾客购买、第三方机构采样等多种方式。所选择的采用方式应确保：-采样人熟悉和掌握样品采样、储运等相关技术要求；-样品符合抽样方案的要求；-样品信息完整；-工作保密要求。6.3质量监测结果风险等级根据质量监测计划实施网上监测，应对质量监测结果进行风险等级界定，界定标准参见表2：表 2质量监测结果的风险等级界定风险等级 严重程度 特征描述重大风险（S） 非常严重产品质量极端低劣，会导致灾难性的伤害。可导致死亡、身体残疾等，或对环境造成重大影响，或产生重大的社会经济损失和严重的社会负面影响。较大风险（H） 较为严重产品主要性能和指标中有部分未能达到质量要求，导致产品无法正常使用，或对人体造成一些不可逆转的伤害，产生一定的经济损失，对社会有一定的负面影响。一般风险（M） 一般产品基本能够达到质量要求，但部分质量性能和指标尚有一定的差距，对人体造成的伤害影响程度以及社会经济损失一般。较小风险(L) 较小 产品的性能和指标达到质量要求，但部分功能与描述有差距。可能对人体造成某种程度的不舒适感，或与顾客期望有差距，影响较轻，一般不会造成社会影响。微小风险(N) 微弱 产品满足质量要求，几乎没有伤害，也未有社会经济损失。7保障和能力支持7.1人员应确定并配备所需的人员，以确保有效实施电子商务交易产品质量网上监测的策划、运行及管理，必要时可设置单独的部门以系统地开展工作。7.2资金应提供产品质量网上监测所必需的资金，必要时可编制资金预算。GB/T XXXXXXXXX77.3基础设施应确定、提供并维护所需的基础设施，基础设施应包括但不限于：a） 样品存放场所；b） 计算机设备；c） 软件；d） 网络及通信设备；e） 质量信息库。7.4技术应确定、提供并持续改进所需的技术，技术应包括但不限于：a） 信息采集技术；b） 信息处理技术；c） 信息分析技术；d） 风险评估技术。7.5能力实施电子商务交易产品质量网上监测的组织应：a) 确定从事电子商务交易产品质量网上监测的工作人员应具备的必要能力；b) 确保人员在适当教育,培训和经验的基础上能够胜任工作。7.6文件记录信息7.6.1电子商务交易产品质量网上监测的有关资料、数据、报告，应及时上传信息系统，予以存档。7.6.2信息系统应建立共享机制，供各机构、协会及政府管理部门信息互通。7.6.3应建立记录并加以保持,以提供符合电子商务交易产品质量网上监测要求和有效运行的证据。记录应包括但不限于：采样过程记录；样品接受记录；样品检验记录；检验报告递送记录。7.6.4应对记录加以保护和控制。记录应保持清晰、易于识别和检索。记录的标识、贮存、 保护、检索、保存期限和处置所需的控制措施应形成文件并实施。 7.6.5记录、文件及数据的发布不等违反国家法律、法规的要求。8网上采样8.1采样方案应根据抽样计划的要求编制采样方案。采样方案应包括但不限于以下要素：-采样产品详细信息；-电子商务企业平台；-采样人；-采样时限要求；-采样过程数据要求；GB/T XXXXXXXXX8-样品接收地点；-样品接收人；-特殊商品处理要求；-样品检验机构；-检验时限要求；-检验结果反馈要求；-采样结果分析要求。8.2网上采样8.2.1采样人应按照采样方案，在指定的电子商务企业平台向拟采样的电子商务企业购买样品。采样人须在购买前确认样品信息符合采样方案要求。8.2.2应采取云视频等措施，确保采样的全过程在监控下进行。8.2.3采样人对样品确认后，应及时、准确寄送到采样方案中指定的地点。8.2.4采样人应留存网上采样过程资料和信息，并提交给采样委托方，这些资料和信息应包括但不限于以下方面：与卖家的购买前交流记录；样品的产品信息；下单记录；付款记录；物流记录；采样信息反馈单。见附录 D。8.3样品接收8.3.1应采取视频图文等存证措施，必要时接入第三方公正机构，确保样品接收的全过程在监控下进行。8.3.2样品接收人收到样品应进行核查：a) 样品符合监测要求的，办理信息登记、样品取证、存证、封样和分类入库手续； b) 样品不符合监测要求的，按照采样方案特殊样品处理要求进行处理，并通知采样人重新进行采样。8.3.3应配置适宜的专门场所存放收到的样品，并配备专门人员进行管理。8.4样品送检8.4.1接收的样品应及时送检验机构进行产品检验。8.4.2样品在送检验机构的过程中，应进行包装和签封，确保样品处于受控状态。应采取必要措施进行储运，以保证符合后续检验要求。9样品检验9.1检验工作应由具备相关资质的第三方检验机构实施，检验机构接收样品时应当检查封样的完整性，以影像存证等方式记录拆封过程及样品状态，以及其他可能对检验结果或者综合结论判定产生影响的情况。9.2检验机构应建立样品管理规范，并配备专人、专用样品库和必要的环境条件、存储设施，在规定条件下妥善保存样品，确保样品有效性。GB/T XXXXXXXXX99.3检验过程中遇有样品失效或者其他情况致使检验无法进行的，检验机构应如实记录情况，提供充分的证明材料，及时反馈检验委托方。9.4检验和判定依据为相关法律、法规、标准、产品明示质量指标。9.5检验机构应按照采样方案的时限要求出具检验报告，并对检验结果的真实性负责。检验报告应准确、可靠，并按要求及时反馈检验委托方。10质量监测结果评价与处理10.1应根据监测计划定期或在需要时对质量检验结果数据进行汇总，根据表 2 进行风险等级判定。10.2形成监测评价报告，监测报告应满足监测计划的目标要求，一般包括容：监测概况、风险分布及存在问题。10.3监测评估报告应纳入质量信息库，并及时通报有关机构和部门，作为排查隐患产品、开展后续处理的信息来源。10.4质量网上监测结果处理可包括以下方面：向电子商务企业平台反馈，成为电子商务企业平台交易产品质量信息输入；向生产企业反馈，成为企业产品质量信息的输入；向监管部门反馈。10.5质量网上监测结果对外发布时应明确公示期限和申诉异议渠道，应确保不违反国家法律、法规的要求。11监测管理评价与改进11.1评价应定期对电子商务交易产品质量网上监测管理进行评价，以确保监测过程、方法的适宜性、充分性和有效性。11.2改进改进的内容包括但不限于：a) 改进并提升电子商务交易产品质量监管的战略和流程；b) 改进并提升监测管理、采样、风险分析等相关人员的素质和能力；c) 改进基础设施；d) 改进并扩展信息收集渠道；e) 改进并优化信息采集方法、信息处理、分析、评估技术；f) 改进并优化电子商务交易产品采样方案和采样方法；g) 改进采样过程监控方法。GB/T XXXXXXXXX10A A附录A（资料性附录）常见的电子商务交易产品质量信息来源、渠道及采集方法信息来源 信息渠道 采集方法执法监管信息：市场监管部门发布的产品质量监督抽查和商品监测信息农业农村、卫生健康委员会、生态环境等部门发布或掌握的产品质量信息市场监管部门掌握的消费者举报投诉信息中的产品质量信息市场监管部门在开展产品质量监管活动中掌握的产品质量信息市场监管等部门开展打假活动发现的风险信息市场监管部门发布的缺陷产品召回信息海关和进出境检验检疫部门在进出境商品检验过程中发现的产品质量信息卫生健康委员会和市场监管等部门掌握的产品伤害监测信息国内政府部门发布或掌握的风险信息公安、生态环境、安全等部门和法院在工作中掌握的产品质量安全风险信息消费者通过 12365、12315 和 315 等热线或平台的投诉信息消费者向消费者维权机构或主流媒体反映的投诉信息馈信息消费者在专门的投诉或维权网站上自行发布的质量诉或产品投诉等信息消费者反馈信息消费者通过微博等自媒体发布的涉及产品质量安全方面的反馈信息行业协会或维权机构在日常工作中监测到的风险信息电子商务平台监测到的质量风险信息检测技术机构在日常产品质量检测（不含受政府部门委托的抽查检测）过程中发现的产品质量安全风险信息行业协会、电子商务平台和第三方机构发布或掌握的信息 市场监管部门、检测技术机构、企业和第三方机构等开展产品质量安全主动风险监测获取的风险信息调查采集法工具采集法定向采集法科研院所的实验室在实验过程中发现的风险信息医院在为消费者治疗过程中记录的风险信息司法鉴定等机构掌握的交通等伤害事故信息国内其他组织发布或掌握的风险信息 其他组织掌握的伤害信息或产品质量安全风险信息境外政府机构发布的产品质量安全风险信息，如美国产品安全委员会和美国食品药品管理局（FDA）发布的召回等警示信息，欧盟委员会（EC）通过RASFF 和 RAPEX 系统发布的食品和非食品产品警示信息境外信息境外非政府组织公开发布或向我国通报的有关产品预警通报的风险信息，如国际绿色和平组织、美国消费者利益委员会（ACCI）等发布的产品质量安全风险信息媒体网络信息 互联网、电视、报纸、广播、期刊（含学术期刊） 、广告等境内外媒体发布工具采集法定向采集法备注：调查采集法指有针对性地通过问卷、访谈等方式向掌握某类电子商务交易产品质量信息的个人或组织获取信息；工具采集法指对于互联网上的产品质量信息，可以利用搜索引擎人工搜索和采集信息，或者利用自动采集工具软件自动搜索和采集相关信息；定向采集法指某一渠道的信息对本组织非常重要时，可通过与该渠道的相关机构建立合作机制，以定向获取相关信息。GB/T XXXXXXXXX11B B附录B（资料性附录）常见的电子商务交易产品质量信息处理和分析方法方法 基本思想 适用说明粗糙集Rough Sets是一种处理不精确、不一致、不完整等不完备信息的有效工具。依据数据本身提供的信息对数据进行化简并求得知识的最小表达。首先用近似的方法把属性值离散话，然后对每一个属性划分等价类，再利用集合的等价关系进行属性约简，最后得到一个最小关系，便于获得规则。粗糙集能有效地处理下列问题:不确定或不精确知识的表达;经验学习并从经验中获取知识;不一致信息的分析;根据不确定,不完整的知识进行推理;在保留信息的前提下进行数据化简;近似模式分类;识别并评估数据之间的依赖关系。数据标准化Data Normalization是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。其中最典型的是数据的归一化处理，即将数据统一映射到0,1区间上。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到数据标准化方法，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。主成分分析Principal Component Analysis是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，在各领域的数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。聚类分析cluster analysis是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。关联规则法Association Rules关联规则是形如 XY 的蕴涵式，其中， X 和 Y 分别称为关联规则的先导和后继。其中，关联规则 XY，存在支持度和信任度。关联规则法用于发现大量数据中项集之间的关联和相关关系，其挖掘效率取决于挖掘算法。利用关联规则法可以对大量的产品质量信息进行处理，获取关联规则，挖掘因素之间的联系，通过诊断及时发现产品质量风险并预警，降低电子商务交易产品质量风险。分类Classification是数据项影射到其中一个事先定义的类中的一个学习函数的过程。由一组输入的属性值向量和相应的类，用基于归纳学算法得出分类。决策树和决策规则是解决实际应用中分类问题的一种数据挖掘方法。分类具有广泛的应用。分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器） ，并把数据集中的每个对象归结到GB/T XXXXXXXXX12某个已知的对象类中。GB/T XXXXXXXXX13C C附录C（资料性附录）常见的电子商务交易产品质量风险评估技术和方法方法 核心思想 优点 局限性风险矩阵Risk Matrix是一种将定性或半定量的后果分级与产生一定水平的风险或风险等级的可能性相结合的方式。矩阵格式及适用的定义取决于使用背景，关键是要在这种情况下使用合适的设计。比较便于使用；将风险很快划分为不同的重要性水平。必须设计出适合具体情况的矩阵，因此，很难有一个适用于组织各相关环境的通用系统；很难清晰地界定等级；使用具有很强的主观色彩，分级者之间会有明显差别；无法对风险进行总计；组合或比较不同类型后果风险等级是困难的。德尔菲法Delphi是在一组专家中取得可靠共识的程序。其根本特征是专家单独、匿名表达各自的观点，同时随着过程的进展，他们有机会了解其他专家的观点。更有可能表达出那些不受欢迎的看法；避免名人占主导地位的问题；获得结果的所有权；人们不必一次聚集在某个地方。这是一项费力、耗时的工作；参与者要能进行清晰的书面表达。检查表Check-lists一种规范化的定性风险分析工具，可用来识别危险及风险或者评估控制效果。可以用于产品、过程或系统的生命周期的任何阶段。可以作为其他风险评估技术的组成部分进行使用，但最主要的用途是检查在运用了旨在识别新问题的更富想象力的技术之后，是否还有遗漏问题。非专家人士可以使用；如果编制精良，它们将各种专业知识纳入到了便于使用的系统中；有助于确保常见问题不会遗忘。会限制风险识别过程中的想象力；论证了“已知的已知因素” ，而非“已知的未知因素”或“未知的未知因素” ；鼓励“在方框内画勾”的习惯；会错过还没有被观察到的问题。决策树分析Decision tree决策树开始于初因事项或是最初决策，同时由于可能发生的事项及可能做出的决策，它需要对不同路径和结果进行建模。决策树用于项目风险管理和其他环境中，以便在不确定的情况下选择最佳的行动步骤。图形显示也有助于沟通决策原因。对决策问题细节提供了一种清楚的图解说明；能够计算到达一种情形的最优路径。大的决策树可能过于复杂，不易与其他人交流；为了能够用树形图表示，可能有过于简化环境的倾向。GB/T XXXXXXXXX14层次分析法Analytic Hierarchy Process层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。体现了系统工程学定性与定量分析相结合的思想；决策者直接参与决策，决策者的定性思维过程被数学化、模型化，而且还有助于保持思维过程的一致性；很大程度上依赖于人们的经验，主观因素的影响很大；比较、判断过程较为粗糙，不能用于精度要求较高的决策问题。马尔可夫分析Markov analysis通常用来分析那些存在多重状况的可维修系统。通过运用更高层次的马尔可夫链，这种方法可拓展到更复杂的系统中。马尔可夫分析技术可用于各种系统结构(无论是否需要维修)，包括：串联系统中相互独立的部件；并联系统中相互独立的部件；负荷分载系统；备用系统，包括发生转换故障的情况；降级系统。能够计算出具有维修能力和多重降级状态的系统的概率。都假设状态变化的概率是固定的；未来的状态独立于一切过去的状态，除非两个状态紧密相接；需要了解状态变化的各种概率；有关矩阵运算的知识；结果很难与非技术人员进行沟通。蒙特卡罗模拟法Monte Carlo simulation用随机抽样的方法抽取一组输入变量的数值，并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标，抽样计算足够多的次数可获得评价指标的概率分布，并计算出累计概率分布、期望值、方差、标准差，计算项目由可行转变为不可行的概率，从而估计项目投资所承担的风险。该方法适用于任何类型分布的输入变量；模型便于开发，并可根据需要进行拓展；实际产生的任何影响或关系可以进行表示，包括微妙的影响，例如条件依赖；敏感性分析可以用于识别较强及较弱的影响；模型便于理解，因为输入数据与输出结果之间的关系是透明的；提供了一个结果准确性的衡量；解决方案的准确性取决于可执行的模拟次数；依赖于能够代表参数不确定性的有效分布；大型复杂的模型可能对建模者具有挑战性，很难使利益相关者参与到该过程中；该技术可能无法取得满意的结果和较低的可能性事项，无法让组织的风险偏好体现在分析中。贝叶斯分析Bayesian Analysis贝叶斯分析的前提是任何已知信息(先验)可以与随后的测量数据(后验)相结合，在此基础上去推断事件的概率。贝叶斯理论的简化表达式是：P(A/B)=P(A)P(B/A)/P(B)其中，事件 X 的概率表示为所需的就是有关先验的知识；推导式证明易于理解；贝叶斯规则是必要因素；它提供了一种利用客对于复杂系统，确定贝叶斯网中所有节点之间的相互作用是相当困难的；贝叶斯方法需要众多的条件概率知识，这通常需要专家判断提供。软件工具只能基于这些假定来提GB/T XXXXXXXXX15P(X)；在事件 Y 发生的情况下，X 的概率表示为 P(X/Y) 观信念解决问题的机制。 供答案。附录D（资料性附录）采样信息反馈单采样任务编号： 名称 法人代表1采样平台信息 通讯地址 联系人及电话单位名称 国有 私营（含个体）单位地址 集体 有限责任公司邮政编码 联营 股份有限公司法人代表内资股份合作 其他企业联系人 合资经营 合作经营联系电话 港澳台 港澳台独资经营港澳台投资股份有限公司统一社会信用代码 中外合资 中外合作2生产单位信息体系认证经济类型外资 外资企业 外商投资股份有限公司(1)工业产品生产许可证； SC; CCC； 其他 证书编号(2)产品名称 (8)规格型号(3)生产日期/批号 (9)商标(4)采样数量 (10)产品等级(5)采样基数/批数 (11)标注执行标准(6)采样时间 年 月 日 时 分 (12)寄送样地点3采样产品信息(7)是否为出口产品 是； 否 (13)寄送样日期样品接收时间 年 月 日 时 分(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 采样信息核对(8) (9) (10) (11) (12) (13)封样时间 年 月 日 时 分 封样状况4样品接收信息样品分类 存放地点取样时间 年 月 日 时 分 封样状况送达时间 年 月 日 时 分 送达地点5样品送检信息 检验机构 接收人备注（需要说明的其他问题,特别是信息不符合的情况）：GB/T XXXXXXXXX16采样人样人（签名）：年 月 日接收人（签名）：年 月 日送检人（签名）年 月 日注：1.本表中的第 1、2、3 部分由采样人填写；第 4 部分由样品接收人填写；第 5 部分由样品送检人填写；2.本表中的信息科通过信息管理系统采集完成。_