进行调查问卷的数据分析，可以从以下几个步骤入手：
1. 数据清理：这是数据分析的首要环节，目的是确保数据的完整性和准确性。包括处理缺失值，如删除含有缺失值的样本或用均值、中位数填补；识别和处理异常值，可通过箱线图、标准差等方法；还有标准化数据格式，确保数据的一致性和可比性。
2. 描述性统计分析：对数据进行初步描述和总结，包括集中趋势分析、离散程度分析和分布形态分析。
3. 信效度分析：信度分析检验问卷的可靠性，判断题目间的相关性和答案的一致性；效度分析则检验问卷题目与研究目的的一致性。
4. 因子分析/主成分分析：通过提取数据的潜在结构，识别哪些项目可以组合成更广泛的维度，从而简化复杂的数据集。
5. 相关分析：揭示问卷题目间的相关关系，了解不同变量间的相互作用和影响，常用的相关系数包括皮尔森相关系数等。
6. 回归分析：用于研究一个或多个自变量如何影响一个因变量，帮助理解变量间的因果关系，并预测未来趋势。
7. 可视化分析：利用图形和图表直观展示数据，如柱状图、饼图、折线图和箱线图等，使数据更加生动、直观。
此外，根据数据的特性和分析需求，还可以进行假设检验、多变量分析、聚类分析以及时间序列分析等更高级的数据分析方法。
综上所述，调查问卷的数据分析是一个系统性的过程，需要结合实际情况选择合适的分析方法，从而得出准确、有价值的结论。