原始数据的处理方法主要有以下几种：
1.数据清洗：这是数据处理的第一步，主要是去除数据中的噪声和异常值，包括处理缺失值、重复值、错误值等。
2.数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如数值化、标准化、归一化等。
3.数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。这可能涉及到数据的选择、合并、转换等操作。
4.数据降维：通过减少数据的维度，提高数据分析的效率。常见的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据抽样：当数据量过大时，可以通过抽样的方法选取一部分数据进行分析。抽样方法有随机抽样、分层抽样、聚类抽样等。
6.数据建模：根据研究目标，选择合适的模型对数据进行分析。常见的数据建模方法有回归分析、聚类分析、关联规则分析等。
7.数据可视化：通过图表等形式，直观地展示数据分析的结果，帮助理解和解释数据。
8.数据验证：对处理后的数据进行验证，确保其准确性和可靠性。
以上就是原始数据的常见处理方法，具体的处理方法需要根据数据的特性和研究目标来确定。