化探数据处理作为勘查地球化学的核心环节，目的在于研究元素的共生组合规律和空间分布变化，确定背景值、对异常的正确划分和合理的评价。传统统计学方法的思路是以地球化学数据符合正态分布为前提，利用数据的统计学特征建立数据处理模型（本文使用迭代法、箱图法、85%频率法），此外还有考虑元素的空间分布特征或分形特征建立数学模型（本文使用了趋势面法、小波分析、分形含量面积法）。达巴特地区位于西天山斑岩成矿带上，区内有喇嘛苏、科克赛、北达巴特铜矿，新沟，库尔尕生多金属矿本次研究过程中，利用相关分析、聚类分析、因子分析对元素组合进行划分，并给出了轴向分带序列：Hg（Sn）-AS-Sb-Ag-Pb-Au-W-Mo-Cu-Zn-NI-CO。本文利用多种数据处理方法对研究区化探数据进行专项处理与对比研究，筛选出合理的元素异常。其中统计方法中迭代法和箱图法采用X+1.65×S作为异常下限，能够很好的反应出高值异常和已知矿点，缺点主要是对于未知矿化区域，x+nσ中n的选取受经验影响大。趋势面法突出元素含量的空间分布特征，其分布特征为：高浓度异常区域局部富集，呈小面积面状分布；中低浓度异常区域受构造活动影响呈面状、条带状分布。基于墨西哥帽的小波分析，原本是用于信号去噪的，笔者首次将其用于化探异常下限分析，是设想异常和随机变量都可以被看做是信号里的随机噪音，区域母体的背景趋势大多掩埋在随机噪音之下，借助小波去噪，可以发现母体的背景趋势特征。小波分析明显降低了各元素的异常下限值，并且可以将其结果划分为三部分:背景值反映出元素区域样品含量值的主体分布特征，一级异常体现的出异常的范围和分布特点，用来分析异常产生的原因，二级异常突出反映出高异常区域，对于合理圈定矿区具有显著的指导作用。分形含量-面积法，具有地球化学非线性特征，从其确定的异常下限来看，确实较传统统计学方法低，异常区域完整连续；但如果按照所求得的数值确定异常下限，则会呈现较大面积异常，起不到划分异常的作用。根据以上多种方法对比研究表明，“基于墨西哥帽的小波分析，含量面积法”在确定异常下限方面更为合理，所圈定的5处重要找矿靶区，以地质特征和遥感分析作为参照，具有较好的找矿背景。