Исследованы задачи интеллектуальной обработки качественных данных. Рассмотрено два примера постановок задач и алгоритмов обработки качественных данных, представленных в виде признаков долевого типа и больших эмпирических графов. Разработана методика интеллектуальной обработки (группировки) признаков долевого типа (эквивалентных размытым классификациям), проведено тестирование этой методики на реальных данных. Исследованы возможности точного и приближённого представления большеразмерного графа через его описание. На задачу агрегирования был распространён оптимизационный подход к построению размытой классификации. В рамках структурно-классификационной методологии анализа данных разработаны оригинальные алгоритмы решения задачи обработки информации с помощью агрегирования графов. Рассмотрена связь задач упорядоченной размытой классификации и агрегированного описания графов. Проведено компьютерное моделирование разработанных алгоритмов агрегирования графов.