数据处理方法主要有以下几种，

1. 数据清洗：数据清洗是指从原始数据中去除重复、错误、不完整或无关的数据，以提高数据的质量和准确性。数据清洗的方法包括去重、填充缺失值、纠正错误等。

2. 数据预处理：数据预处理是指在数据分析之前对数据进行加工和转换，以便于后续的分析和建模。常见的数据预处理方法包括标准化、归一化、特征选择、特征提取等。

3. 数据可视化：数据可视化是指将数据以图形的方式展示出来，帮助人们更直观地理解和分析数据。常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Python中的Matplotlib等。

4. 数据分析：数据分析是指通过统计学和机器学习等方法对数据进行探索和挖掘，发现其中的规律和趋势。常用的数据分析方法包括描述性统计、推断性统计、决策树、聚类分析等。

5. 数据建模：数据建模是指根据业务需求和先验知识建立数学模型，对未知数据进行预测或分类。常见的数据建模方法包括回归分析、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

6. 数据挖掘：数据挖掘是指从大量非结构化数据中发现隐藏的模式和知识的过程。常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类聚类、文本挖掘等。