本发明涉及数据挖掘技术领域，且公开了一种大数据挖掘算法，包括：采集大数据信息，对其进行数据预处理，得到以p_j为特征指标、样本量为y_i的输入层数据矩阵S_ij；根据隶属度函数μ_ij，依次计算每一个样本y_i的任一特征指标p_j的隶属度，然后将矩阵S_ij转换隶属度矩阵T_ij，之后根据隶属度矩阵T_ij，构造最优数据样本y₀的矩阵K_0j；计算数据样本y_i的任一特征指标p_j的标准化权重w_j；确定数据样本y_i的关联系数θ_ij，然后通过计算总体关联特征来判定样本数据的综合特征指标；该大数据挖掘算法可以应用在软件缺陷管理上，能够为软件缺陷管理提供客观的依据。