数据处理主要包括以下内容：

1. 数据收集：这是数据处理的初始阶段，涉及到从各个来源获取原始数据。

2. 数据清洗：这一步骤旨在处理数据中的缺失值、噪声数据、异常值和重复数据。通过删除、修正或替换不合适的数据，使数据更加准确和可靠。

3. 数据整理：涉及数据的排序、分组和转换，以便更好地理解和分析数据。

4. 数据加工：在这一阶段，可能会进行数据的筛选、合并和聚合操作，以及进行必要的计算和转换，以便将数据转化为更有用的形式。

5. 数据建模：利用特定的算法和模型对数据进行建模，以发现数据中的模式和关系。

6. 数据分析：基于数据模型和算法，进行深入的数据分析，以提取有用的信息和结论。这可以涉及到描述性分析（了解数据的特征和分布情况）和预测性分析（利用模型预测未来的趋势和结果）。

7. 数据可视化：将数据处理和分析的结果以图形或图表的形式呈现出来，有助于更直观地理解数据。

8. 数据存储和管理：处理完的数据需要妥善存储和管理，确保数据的可用性和安全性。

9. 数据解释和报告：将处理和分析的结果以报告的形式呈现给相关人员，解释数据的含义和背后的原因，并提出建议和改进方案。

以上就是数据处理的主要步骤和内容。在实际应用中，根据具体的需求和场景，可能还会有其他的处理步骤和方法。