大数据技术可以用于排查老鼠仓的活动，以识别和防止非法行为。下面是一个详细的概述：

1. 数据收集：首先，需要收集大量与老鼠仓相关的数据。这些数据可以包括交易记录、账户信息、网络访问日志、社交媒体活动等等。这些数据可以从金融机构、证券交易所、网络服务提供商和社交媒体平台等多个来源获取。

2. 数据清洗：收集到的数据可能包含噪音、重复项和不完整的信息。因此，需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和一致性。这可以通过数据清洗算法和技术来实现，例如去除重复数据、填充缺失值和纠正错误数据等。

3. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，以建立一个全面的老鼠仓数据集。这可以通过数据集成工具和技术来实现，例如ETL（抽取、转换、加载）过程、数据仓库和数据湖等。

4. 特征提取：通过分析数据，提取与老鼠仓活动相关的特征。这些特征可以包括交易频率、交易金额、交易对象、交易时间、账户行为等。大数据分析技术，例如机器学习和数据挖掘算法，可以帮助发现这些特征。

5. 模型构建：使用机器学习和数据挖掘技术，建立模型来识别老鼠仓活动。可以使用监督学习算法，例如决策树、支持向量机和随机森林等，来训练模型。训练数据可以包括已知的老鼠仓案例和正常的交易行为。

6. 模型评估和优化：评估模型的性能，包括准确率、召回率和F1分数等指标。根据评估结果，对模型进行优化，例如调整算法参数、增加特征、优化数据预处理流程等。

7. 实时监测：将构建好的模型应用于实时数据流，以实时监测潜在的老鼠仓活动。可以使用流处理技术，例如Apache Kafka和Apache Flink等，对大规模数据流进行实时处理和监测。

8. 结果分析和报告：对监测结果进行分析，并生成详细的报告。报告可以包括可疑交易的详细信息、潜在的老鼠仓活动模式、风险评估和建议等。这些报告可以用于法律执法机构、金融监管机构和证券交易所等相关方的决策和行动。

需要注意的是，在排查老鼠仓活动的过程中，需要遵守相关法律法规和隐私保护原则，确保数据的合法使用和个人隐私的保护。