データ解析のご支援をする場合は、いくつかのパターンがあります。
アンケート調査を例にすると、アンケート調査の質問票をつくる計画のフェーズからご支援させていただく場合や
アンケート調査を既に実施していて、得られたデータに対してご支援をさせていただく場合などです。
それらのケースによって、ご支援の内容や進め方が異なりますが、一般的なデータ解析のご支援内容とその流れを
以下にまとめました。詳細は、「データ解析ご支援の流れ（詳細）」ページでご確認ください。
1.ヒアリングと課題の明確化
解くべき問題の本質と目標を定義することがとても重要です。
この工程でお客様の課題が明確になり、無駄な手戻りを避けられます。また、KGI・KPIを設定することで、最終的に問題解決を行えたかどうかを正しく評価・検証することが可能となります。
2.データ準備と品質確認
この工程は、データ解析の品質を担保する上でとても重要です。
計画（目的）に即したデータをどのような形式で収集し、そのデータが分析に耐えうるものであるかどうかの検討を行います。
必要に応じて、基礎集計を行い、データ量、欠損・重複、データ型、表記のゆれ、などの詳細把握を行います。
データの収集可否やその品質が制約条件になってしまうこともありますので注意が必要です。
3.分析設計と手法選定
この工程では、具体的なアクションプランに繋がる仮説を設定できるかどうかがポイントです。その仮説に向けて、得られたデータをどのように分析していけば、課題の解決施策を導く解を得られるのかを検討します。
4.実データ解析と解釈
データの性質や関係性を把握し、データを様々な切り口から分析して、データが持つ意味や新たな価値を見出します。
統計的に正しい（正しい手法を使っている）だけではなく、人間が妥当な、違和感のない解釈ができるかどうかがとても大切です。
5.結果報告と改善提案
データを分析した結果・解釈をご報告いたします。
お客様がご希望の場合、
導かれた新たなインサイトをどのように課題解決や目標達成につなげられるのかの提案を行います。
6.継続的な伴走支援
データを可視化し、現状把握と分析を深掘りしていると、新しいインサイトからさらなる課題や仮説が生まれることも珍しくありません。
継続的な伴走支援を行います。