地球化学数据处理（geochemical data processing）是化探工作中对所获得的多种元素分析数据以及量化的相关学科数据进行加工、分析、成图和解释的工作。

现代数学一统计方法和信息技术的发展，已将地球化学数据处理带入新的发展阶段，大大提高了对多种数据的综合分析能力，以及信息提取的科学性和客观性。就处理的变量而言，有单变量分析（如趋势面分析，稳健统计等）和多变量分析（如判别分析，簇群分析，相关分析，因子分析等）之别；就处理所依据的统计分布律而言，有依赖于正态律的参数统计法和不依赖于它的非参数统计法，属于后者的模式识别技术已有很大发展；就处理所针对的数据变化特征而言，有研究线性关系和非线性关系的两大类方法。地球化学数据的变异特点促使克里格法等研究非线性变化的方法迅速发展，近些年来，混沌、分形和智能神经网络等新型数据处理方法正方兴未艾。化探数据处理解决的问题主要有：①研究采样和分析中的误差，优化采样布局；②抑制数据噪音，突出主体趋势；③揭示多种数据的内在联系，提取隐蔽的有用信息；④显示数据空间分布模式，编制地球化学图件；⑤异常对比、分类、评序，等等。保证地球化学数据处理质量的关键，是明所用数字模型的原理和特性，搞清所用参数和处理结果的地质一地球化学意义，避免朦朦胧胧地做数字游戏。