客户分类服务需要数据分析来支持金明是一家股份制银行客户服务部的经理。最近他受命对本公司客户交易情况进行分析，目的是制定更加合适的客户服务策略。
为了应对市场上新出现的众多银行和其他金融机构对客户的分流，前几年金明所在的银行大力增设营业网点，积极开拓市场，结果近年来客户数目大幅度增加，营业额也有了较大增长。但是，随之而来的是营业成本的上升。今年以来，为了提高经济效益，银行管理层打算对客户实行分类服务和管理。最基本的思路是把所有客户按业务量大小分成为四类，提供不同的服务：把业务量最大的5%的客户列为大客户，实行专人服务制；把业务量次大的10%的客户列为重要客户，银行设立专门的重要客户服务室，由指定业务人员所组成的团队为他们提供服务；对于包括长期没有交易的“睡眠”客户在内的业务量最小的10%的客户则采取适当收费服务的办法；对其余处于中间状态的75%的客户则在营业大厅提供普通服务。481/市场营销调研首先，金明需要确定，按照上述要求对客户分类时，大客户和重要客户的年业务量的下限以及收费客户业务量的上限标准应当定为多少。其次，他还需要估计实施新的服务办法后，整个银行客户服务的成本会上升多少，顾客满意度将会发生怎样的变化。为此，他还需要作一个调研，分析银行客户的满意度究竟是由哪些因素所决定的。所有这些都需要金明对调查数据资料进行深入的分析和解释。
金明的这些工作都需要通过对调研所得到的数据资料的分析来完成。但是，究竟应当采用哪些方法对数据进行分析才能得到上述所需要的结果呢？分析结果又会意味着什么呢？尽管金明曾经学过一些统计分析方法，但是他仍然不能确定应当如何进行分析。于是，金明决定找人请教和讨论一下上述数据分析问题，以便少走弯路，节省时间，早日完成上述任务。
调研所得到的原始数据必须经过整理和分析，才能发现有价值的结果。本章首先将讨论如何对现场所得到的数据进行整理和编辑，然后，逐一介绍单变量分析中的三类主要问题的分析方法：对调查结果的统计描述、数据之间差异性分析以及变量之间其他关系的研究。对于多变量分析方法，所要回答的问题将更加复杂，必须针对不同的特殊问题选择有针对性的分析方法。本章最后介绍最常用的三种多变量分析方法：因子分析、聚类分析和判别分析。
