大数据技术可以应用于查找基金老鼠仓行为，以下是一个详细概述：

1. 数据收集：首先，需要收集与基金交易相关的数据，包括交易记录、持仓信息、基金经理信息、市场行情等。这些数据可以来自于金融交易所、基金公司、金融数据提供商等渠道。

2. 数据清洗：收集到的原始数据通常会存在各种格式和质量问题，需要进行数据清洗和预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，以确保后续分析的准确性和一致性。

3. 特征提取：基于清洗后的数据，需要提取与老鼠仓行为相关的特征。这些特征可以包括基金交易频率、交易金额、持仓时间、交易对象等。此外，还可以考虑加入其他相关指标，如市场行情指标、基金收益等。

4. 模型构建：基于提取的特征，可以构建机器学习或数据挖掘模型来识别老鼠仓行为。常见的方法包括聚类分析、异常检测、关联规则挖掘等。这些模型可以通过监督学习或无监督学习的方式进行训练，以学习老鼠仓行为的模式和规律。

5. 模型评估和优化：构建好的模型需要进行评估和优化，以提高其准确性和可靠性。通常会采用交叉验证、指标评价等方法来评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化。

6. 结果分析和可视化：最后，根据模型的输出结果，可以对基金进行排名或分类，识别出潜在的老鼠仓行为。同时，还可以通过可视化手段，如图表、仪表盘等，将分析结果直观地展示出来，帮助用户更好地理解和应用分析结果。

需要注意的是，为了避免涉及政治、seqing、db和暴力等内容，数据收集和模型构建过程中需要严格遵守相关法律法规，确保使用的数据和分析结果符合合法和道德的要求。