在比较两种贵金属产品的销量是否有差异时，选择合适的统计分析方法非常重要。根据你的描述，我们需要比较两组独立样本的均值差异。最适合的方法是 **C: 两样本T检验**。以下是详细的专业分析：

### 专业分析

1. **两样本T检验（Independent Two-Sample T-Test）**：
- **适用场景**：当你有两个独立的样本群体，并且你想要比较这两个样本群体的均值是否存在显著差异时。
- **假设**：
- **原假设（H0）**：两种贵金属产品的销量均值没有显著差异。
- **备择假设（H1）**：两种贵金属产品的销量均值存在显著差异。
- **步骤**：
1. **收集数据**：分别收集两种贵金属产品在各地区的销量数据。
2. **计算样本均值和标准差**：计算每种产品的样本均值和标准差。
3. **计算T统计量**：根据公式计算T统计量。
4. **确定自由度**：根据样本大小计算自由度。
5. **查找临界值**：根据设定的显著性水平（如0.05）查找T分布表中的临界值。
6. **比较T统计量和临界值**：如果T统计量的绝对值大于临界值，则拒绝原假设，认为两种产品的销量存在显著差异。

### 其他选项的简要解释

- **A: 卡方分析**：
- 主要用于分类数据的独立性检验或适配度检验，不适用于比较两个独立样本的均值。

- **B: 方差分析（ANOVA）**：
- 适用于比较三个或更多组的均值差异。如果只有两组数据，使用两样本T检验更为合适。

- **D: 相关系数**：
- 用于衡量两个变量之间的线性关系，不适用于比较两个独立样本的均值差异。

综上所述，**两样本T检验**是最适合的分析方法，用于比较两种贵金属产品的销量是否存在显著差异。