एल आकार का मैट्रिक्स: दो आयामी मूल तालिका जो दो कारकों के बीच संबंध दिखाती है।
टी आकार का मैट्रिक्स: एल आकार के मैट्रिक्स को तीन कारकों तक विस्तारित करता है (उदाहरण के लिए, पंक्ति, स्तंभ, चौराहे पर अतिरिक्त जानकारी)।
एक्स आकार का मैट्रिक्स: चार समूहों के कारकों के बीच संबंधों का विश्लेषण करता है (उदाहरण के लिए, गुणवत्ता, लागत, समय, और जोखिम का संतुलन)।
वाई आकार का मैट्रिक्स: तीन समूहों के कारकों के बीच द्वि-दिशात्मक संबंध दिखाता है (उदाहरण के लिए, आपूर्तिकर्ता, उत्पाद, और ग्राहक के बीच इंटरैक्शन)।

संबंध विश्लेषण: कारकों के बीच सहसंबंध का खुलासा करता है (उदाहरण के लिए, कार्यों और संसाधनों का मिलान, संबंधित समस्याएं और उनके कारण)।
तुलना प्रदर्शन: डेटा के अंतर को क्षैतिज या लंबवत रूप से तुलना करता है (उदाहरण के लिए, क्षेत्र और उत्पाद श्रेणी के आधार पर बिक्री डेटा की तुलना)।
प्राथमिकता रैंकिंग: प्रतीकों या संख्यात्मक मूल्यों के माध्यम से महत्वपूर्णता को चिह्नित करता है (उदाहरण के लिए, जोखिम आकलन मैट्रिक्स में उच्च/मध्यम/निम्न जोखिम)।
निर्णय समर्थन: बहुआयामी निर्णय लेने में मदद करता है (उदाहरण के लिए, उत्पाद पोर्टफोलियो का चयन, निवेश परियोजना का मूल्यांकन)।

बहुआयामी विश्लेषण: दो से चार आयामी और यहां तक कि तीन आयामी स्थान संबंधों के विश्लेषण का समर्थन करता है, विभिन्न जटिलता वाले समस्या परिदृश्यों के अनुसार।
संबंध दृश्यता: प्रतीकों या संख्यात्मक मूल्यों के माध्यम से संबंध की ताकत को मापता है, महत्वपूर्ण संबंधों की उपेक्षा से बचता है।
महत्वपूर्ण बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित: चौराहे डेटा के आधार पर नियंत्रण को प्राथमिकता देने के लिए तेजी से प्रमुख क्षेत्रों या कारकों की पहचान करता है, समस्या समाधान की दक्षता बढ़ाता है।

1. मस्तिष्क-भ्रमण, डेटा सांख्यिकी, या विशेषज्ञ मूल्यांकन के माध्यम से समस्या से संबंधित सभी कारकों को व्यापक रूप से सूचीबद्ध करें।
2. कारक समूहों की संख्या के आधार पर उपयुक्त मैट्रिक्स प्रकार का चयन करें, जैसे उत्पाद विशेषताओं और परीक्षण आइटम का विश्लेषण करने के लिए एल आकार के मैट्रिक्स का उपयोग करना।
3. कारकों के बीच संबंध के स्तर को दिखाने के लिए मैट्रिक्स चौराहे पर प्रतीकों (उदाहरण के लिए, ●, ○, △) या संख्यात्मक मूल्यों (उदाहरण के लिए, 1-5 अंक) का उपयोग करें।
4. उच्च संबंध वाले कारकों की पहचान करें ताकि उन क्षेत्रों या प्रमुख समस्याओं को निर्धारित किया जा सके जिन्हें प्राथमिकता नियंत्रण की आवश्यकता है।
5. प्रमुख कारकों के लिए विशिष्ट नियंत्रण योजनाएं या सुधारात्मक कदम तैयार करें।

RACI मैट्रिक्स एक जिम्मेदारी असाइनमेंट मैट्रिक्स है जिसका उपयोग परियोजना या प्रक्रिया में प्रत्येक भूमिका की जिम्मेदारियों और भागीदारी को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए किया जाता है।
RACI मैट्रिक्स में चार अक्षर विभिन्न भूमिकाओं और जिम्मेदारियों का प्रतिनिधित्व करते हैं:
R (Responsible): विशिष्ट व्यक्ति जो कार्य को पूरा करने के लिए जिम्मेदार होता है, जिसे विशेष कार्रवाई आइटम को पूरा करना आवश्यक होता है।
A (Accountable): व्यक्ति, आमतौर पर एक व्यक्ति, जो कार्य के परिणाम के लिए जिम्मेदार होता है। उनके पास अंतिम निर्णय लेने का अधिकार होता है और कार्य को पूरा करने के लिए जिम्मेदार होता है। परियोजना केवल उनके अनुमोदन या हस्ताक्षर के बाद आगे बढ़ सकती है।
C (Consulted): लोग जिन्हें कार्य के निष्पादन के दौरान परामर्शित किया जाना चाहिए; उनकी राय और सुझाव कार्य की पूर्णता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं।
I (Informed): लोग जिन्हें कार्य की प्रगति और परिणाम के बारे में सूचित किया जाना चाहिए।