数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。
一、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
数据清洗的具体方法包括以下几个方面：
1、删除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其删除，以避免对分析结果造成影响。
2、填充缺失值：如果数据集中存在缺失值，需要进行填充，以保证数据的完整性和准确性。填充方法可以是均值填充、中位数填充、众数填充等。
3、剔除异常值：如果数据集中存在异常值，需要将其剔除，以避免对分析结果造成干扰。
4、校验数据格式：数据的格式应该符合要求，比如日期格式、数字格式等。如果格式不符合要求，需要进行调整。
5、标准化数据：如果数据集中存在单位不一致的情况，需要将其标准化，以便于分析和比较。
二、数据转换
数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。原始数据可能存在着不同的形式和结构，需要进行转换，以便于进行分析。
数据转换的具体方法包括以下几个方面：
1、数据类型转换：将数据的类型进行转换，比如将字符串类型转换为数字类型、将日期类型转换为时间戳类型等。
2、数据结构转换：将数据的结构进行转换，比如将宽表转换为长表、将多维数组转换为一维数组等。
3、数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便于进行分析。
4、数据拆分：将一个数据集拆分为多个数据集，以便于进行分析。
5、数据透视表：将数据进行透视，以便于进行数据分析和比较。
三、数据分析
数据分析是指对数据进行统计、分析和建模，以挖掘数据中的信息和规律。数据分析是数据处理的最终目的，也是数据处理中最具有价值的一部分。
数据分析的具体方法包括以下几个方面：
1、描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，比如计算均值、中位数、方差等，以便于了解数据的分布和特征。
2、探索性数据分析：对数据进行探索性数据分析，比如绘制直方图、散点图、箱线图等，以便于发现数据中的规律和关系。
3、假设检验：对数据进行假设检验，以验证研究假设的正确性和可靠性。
4、数据建模：对数据进行建模，以挖掘数据中的信息和规律，并进行预测和决策。
5、数据可视化：将数据进行可视化，以便于向他人展示数据分析的结果和结论。
数据处理与数据管理：
数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。
数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。
数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。
而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。
数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。