データ収集の過程では、量的変数と質的変数の二つの主要なカテゴリーに焦点を当てます。量的変数には数値データや1と0の二進コードが含まれ、これらは状況によって量的または質的として扱うことが可能です。質的変数には、要素間に順序関係がある順序尺度（例：A>B>C>D）と、単なる分類や区別に使われる名義尺度が含まれます。質的変数へのアプローチは量的変数よりも手法が限られているものの、統計解析を実施することは可能です。また、定性情報、特に自由記述やテキスト回答の分析にはテキストマイニング技術が活用されます。

データ解析は仮説立てから始まり、文脈理解のための事例研究を経て、複雑なデータを分類し、比較します。これにより、深い理解が得られます。統計的検証と事例研究により、データの正確性が確認され、予測推定では最適なモデルが提案されます。判別手法を用いて洞察や意思決定が促進され、類型化により、例えば顧客分類を最適化します。最終的には、KPIの特定とAIや機械学習を用いた推論を通じて、データ解析が最適化されます。このプロセスは、効果的なデータ解析のための体系的なフレームワークを提供します。

弊社は、2010年に取得した特許技術（美容判定方法、プログラム等）を基に、WEB利用型肌診断プログラム（主に因子分析法に基づく）の開発を含む、人工知能型コミュニケーションツールやデータ解析ロジックの研究を推進しています。これらの先進技術を駆使することで、より精度の高い解析と、顧客に最適な解決策を提供できるよう努めており、幅広い分野における革新的なソリューションの実現を目指しています。当社の取り組みは、データ駆動型のアプローチにより、業界標準を塗り替え、顧客満足度を向上させることに貢献しています。