數據分析的目的是將一大批看來混濁並雜亂數據進行信息蒐集、分析和歸納，以找出研究對象的內部潛在規則。在產品的整個壽命週期，包括從市場調研到歸納分析和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析預測，以提升有效性。

有鑑於此，烽泰科技有限公司以數據為公司核心，專注於數據庫建置、抓取、篩選、分析，搭配客製化系統軟件，結合AI Deep learning 框架，取代人工干預，精準客觀篩選數據，建置完善database management system。 利用Machine Learning、augmented analytics，進行風險預測及管理，減少不必要時間、人力成本，準確預測趨勢走向，為企業提供有效之商業化決策，達到替企業降本增效之目的，將數據淬鍊為推動企業的金鑰。

數據分析過程：

(1)確認並檢查需求(Inspect)：分析客戶的需求，確定需解決的問題，並確認涉及到的變量。此步驟可有效地為數據分析提供明確的目標，提升數據處理效率。
(2)收集並取得數據(Collect and Obtain data)：遵循「準確性」、「廣泛性」的原則採集數據，確保後續數據的真實性與有效性。
(3)處理、分析並清理數據(Data Analyze and Data Cleansing)：將收集到的數據進行整理、分析與組織，並根據相關的分析工具建立數據；接著檢查數據的一致性，處理異常值和缺失值，刪除重複數據等等。
(4)數據建模(Modeling data)：建立模型，結合統計學等等做相關性等分析，反覆驗證並確認其合理性。