计算机与信息技术的发展给人类社会带来了巨大的变化与影响。关系数据库技术近年来被普遍采用,新型与强大的数据库系统的悄然兴起,使得被收集并存储在众多数据库中的数据正在快速增长,而这些庞大的数据库已对人类的处理和分析理解能力提出了严峻的挑战,为有效解决这一问题,数据处理与分析技术逐步发展起来。本文研究了数据处理中的小波分析理论以及数据分析中的主成分分析和聚类分析理论,从理论上分析了这些数据处理与分析方法对于数据的消噪、降低数据维数以及找到数据中的突变点的重要作用,并对动力调谐陀螺仪的运行数据的数据样本进行了处理和分析。通过对动力调谐陀螺仪运行数据的小波阈值去噪,不但去除了掺杂在采样信号中的噪声,而且保留了原信号很多重要信息;通过主成分分析,大大降低了该数据的维数;通过聚类分析,根据数据相似度的不同,将正常运行数据和一些有小突变的数据区分开来,以分析陀螺仪当前的运行状态。