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