本发明提出一种用于血糖预测的数据处理方法，涉及生物医学的技术领域，首先采集数据，将数据提取特征组成特征矩阵，然后将特征值对应的数据划分为第一数据集和第二数据集备用，将第一数据集中的特征值均通过基于经验模态分解算法和多项式曲线拟合，进行特征平滑处理，实现去除特征值中向上或向下突刺的目的，能去除尽可能多的冗余数据，使血糖数据曲线更加纯净，且能最大程度保留有用特征，经两者处理后的特征值融合为新的特征矩阵，便于实现特征数据信息的利用最大化，提高了数据的质量，从而在该数据处理方法用于血糖预测装置时，提高装置中血糖预测单元训练的精度，有利于训练的快速收敛，提升了最终血糖预测的准确度。