在分析客户化评分数据时，首先需要收集客户化评分数据，包括客户的评分以及评分对应的具体情况或原因。然后可以采取以下步骤进行分析：
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。排除重复数据、缺失数据等。
描述性统计分析：通过描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，对客户的评分数据进行整体描述，了解客户评分的分布情况。
探索性数据分析（EDA）：通过可视化方法，如直方图、箱线图、散点图等，分析客户评分数据之间的关系和趋势，发现潜在的规律和异常情况。
相关性分析：使用相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，探索客户评分与其他变量（如产品质量、服务满意度等）之间的相关性。
因素分析：通过因素分析方法，找出影响客户评分的关键因素，识别出客户评分的主要驱动力量。
统计检验：可以使用假设检验方法，如T检验、方差分析等，对不同组间的客户评分数据进行比较，检验是否存在显著差异。
数据挖掘模型：可以利用机器学习算法构建预测模型，预测客户评分的趋势和变化，为未来决策提供参考依据。
通过以上分析方法，可以更深入地理解客户化评分数据，发现问题所在，找出改进措施，并最终得出结论和建议，帮助企业提升客户满意度和业绩。