कुछ उच्च संरचना वाले गुणात्मक डेटा (उदा., सर्वेक्षणों से विवृत्तांत प्रतिक्रियाएं या दृढ़तापूर्वक परिभाषित साक्षात्कार प्रश्न) आम तौर पर सामग्री के अतिरिक्त विभाजन के बिना ही कोडित किए जाते हैं। इन मामलों में, कोड को अक्सर डेटा की ऊपरी परत के रूप में लागू किया जाता है। इन कोडों के मात्रात्मक विश्लेषण आम तौर पर इस प्रकार के गुणात्मक डेटा के लिए कैप्स्टोन विश्लेषणात्मक क़दम है।

कभी-कभी समकालीन गुणात्मक डेटा विश्लेषण कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा समर्थित होते हैं। ये प्रोग्राम कोडिंग के व्याख्यात्मक स्वभाव को नहीं निकालते, बल्कि डाटा संग्रहण/पुनर्प्राप्ति में विश्लेषक की दक्षता को बढ़ाने और डेटा पर कोड लागू करने के उद्देश्य को पूरा करते हैं। कई प्रोग्राम संपादन और कोडिंग के संशोधन क्षमता की पेशकश करते हैं, जो काम साझा करने, सहकर्मी समीक्षा और डेटा के पुनरावर्ती परीक्षण को अनुमत करते हैं।

कोडिंग विधि की एक लगातार होने वाली आलोचना है कि यह गुणात्मक डेटा को मात्रात्मक डेटा में बदलने का प्रयास करता है, जिससे डेटा की विविधता, समृद्धि और व्यक्तिगत स्वभाव समाप्त हो जाता है। विश्लेषक पूरी तरह अपने कोड की परिभाषा के प्रतिपादन और उन्हें अंतर्निहित डेटा के साथ बख़ूबी जोड़ते हुए, कोडों की मात्र सूची से अनुपस्थित समृद्धि को वापस लाकर इस आलोचना का जवाब देते हैं।

कुछ गुणात्मक डेटासेटों का बिना कोडिंग के विश्लेषण किया जाता है। यहां एक सामान्य विधि है प्रत्यावर्ती पृथक्करण, जहां डेटासेटों का सारांश निकाला जाता है और फिर उनको संक्षिप्त किया जाता है। अंतिम परिणाम एक अधिक सुसंबद्ध सार होता है जिन्हें आसवन के पूर्ववर्ती चरणों के बिना सटीक रूप से पहचानना मुश्किल होता है।

प्रत्यावर्ती पृथक्करण की एक लगातार की जाने वाली आलोचना यह है कि अंतिम निष्कर्ष अंतर्निहित डेटा से कई गुणा हट कर होता है। हालांकि यह सच है कि ख़राब प्रारंभिक सारांश निश्चित रूप से एक त्रुटिपूर्ण अंतिम रिपोर्ट उत्पन्न करेंगे, पर गुणात्मक विश्लेषक इस आलोचना का जवाब दे सकते हैं। वे कोडन विधि का उपयोग करने वाले लोगों की तरह, प्रत्येक सारांश चरण के पीछे तर्क के दस्तावेजीकरण द्वारा, जहां बयान शामिल हों डेटा से और जहां बयान शामिल ना हों, मध्यवर्ती सारांशों से उदाहरणों का हवाला देते हुए ऐसा करते हैं।

कुछ तकनीक गुणात्मक डेटा के विशाल सेटों को स्कैन करते हुए तथा छांटते हुए कंप्यूटरों के उत्तोलन पर निर्भर करते हैं। अपने सर्वाधिक बुनियादी स्तर पर, यांत्रिक तकनीक डेटा के भीतर शब्द, वाक्यांश, या टोकन के संयोग की गिनती पर निर्भर होते हैं। अक्सर सामग्री विश्लेषण के रूप में संदर्भित, इन तकनीकों के आउटपुट कई उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषणों के प्रति उत्तरदायी होते हैं।

यांत्रिक तकनीक विशेष रूप से कुछ परिदृश्यों के लिए अधिक उपयुक्त हैं। एक ऐसा परिदृश्य ऐसे विशाल डेटासेटों के लिए है जिसका प्रभावी ढंग से विश्लेषण मानव के लिए बस संभव नहीं, या उनमें आवेष्टित सूचना के मूल्य की तुलना में उनका विश्लेषण लागत की दृष्टि से निषेधात्मक है। एक अन्य परिदृश्य है जब एक डाटासेट का मुख्य मूल्य उस सीमा तक है जहां वह "लाल झंडा" (उदा., चिकित्सीय परीक्षण में रोगियों के लंबे जर्नल डेटासेट के अंतर्गत कुछ प्रतिकूल घटनाओं की रिपोर्ट के लिए खोज) या "हरा झंडा" (उदा., बाज़ार के उत्पादों की सकारात्मक समीक्षा में अपने ब्रांड का उल्लेख खोजना) लिए हुए है।

यांत्रिक तकनीक की एक सतत आलोचना मानव अनुवादक का अभाव है। और जहां इन तरीकों के स्वामी कुछ मानवीय निर्णयों की नकल करने के लिए अत्याधुनिक सॉफ्टवेयर लिखने में सक्षम हैं, "विश्लेषण" का अधिकांश हिस्सा बिना मानव के है। विश्लेषक अपने तरीकों के सापेक्ष मूल्य को या तो क) डेटा के विश्लेषण के लिए मानव टीम को काम पर रखने और उनके प्रशिक्षण द्वारा या ख) किसी कार्रवाई योग्य पिंड को अनदेखा छोड़ते हुए, डेटा को अछूता जाने देते हुए, प्रमाणन द्वारा प्रतिक्रिया जताते हैं।

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