Page 87 - 统计创新与高质量发展

第四章 统计学在市场调研与商业分析中的关键应用

二、客户细分与定位

（一）数据收集与整理
1. 多源数据整合

企业需要广泛收集各类数据以全面了解客户。内部数据方面，涵盖销售记录，
其中详细记录了客户购买的产品种类、数量、购买频率以及消费金额等信息。例
如，一家美妆企业通过销售记录能知道客户购买了哪些化妆品，是基础护肤品类

还是彩妆类，以及购买的频次和每次消费的金额。客户服务记录也至关重要，包
含客户咨询的问题、投诉的内容以及对产品反馈的意见等。通过这些记录，企业
可以洞察客户在使用产品过程中的痛点和需求。
外部数据同样不可或缺，包括市场调研公司提供的行业报告，报告中会有关
于消费者行为、市场趋势以及竞争对手客户情况的分析。社交媒体数据也是重要

的信息来源，企业可以从社交媒体平台上获取客户对产品的评价、讨论热点以及
消费者的兴趣爱好等。例如，在小红书上，消费者会分享使用美妆产品的体验和
心得，企业可以从中了解到消费者对不同品牌、不同功效美妆产品的喜好和需求。

将这些来自不同渠道的数据进行整合，建立统一的客户数据库。在整合过程
中，需要对数据进行标准化处理，确保数据格式一致、字段定义清晰。例如，将
不同渠道收集到的客户年龄信息统一格式，以便后续分析。
2. 数据清洗与预处理
对收集到的数据进行清洗，去除重复数据。由于数据可能来自多个系统，难

免会出现重复记录。例如，在客户信息数据库中，可能存在因系统同步问题导致
的同一客户的多条重复记录，通过使用数据处理工具，如 Python 的 pandas 库中
的 drop_duplicates() 函数，根据客户唯一标识字段，如客户 ID，删除重复记录，

确保数据的唯一性。
处理缺失值也是关键步骤。对于数值型数据，如客户的收入水平，如果存在
少量缺失值，可以采用均值、中位数填充的方法。若数据近似正态分布，使用均
值填充较为合适；若数据存在偏态，中位数填充效果更佳。对于分类数据，如客
户职业，若有缺失值，可以使用众数填充。另外，对于存在错误的数据，如客户

年龄出现负数等明显错误，需要进行修正或删除。通过数据清洗与预处理，提高
数据质量，为后续分析提供可靠基础。

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