电力电缆在大数据检测中的应用涉及以下几个方面：

数据采集与监控：通过传感器、监测设备等手段，实时监测电力电缆的重要参数，如电阻、电容、绝缘电阻等，并将数据采集到大数据平台进行存储和分析。

数据清洗与预处理：对采集到的原始数据进行清洗和过滤，去除噪声和异常值，保证数据的准确性和可信度。

数据挖掘与分析：运用机器学习、人工智能等技术，对清洗后的数据进行挖掘和分析，发现电力电缆质量存在的问题，并提供相应的解决方案。

可视化与报告：将分析结果通过可视化的方式呈现，提供直观、清晰的数据分析报告，为企业决策者提供参考依据。

实时分析：通过对检测数据的实时分析，及时发现电力电缆的异常情况并发出预警。

故障诊断模型：通过对大量电力电缆的局部放电数据进行聚类分析，可以发现不同类型设备在不同运行阶段的局部放电特征模式，从而建立更加准确的故障诊断模型。

智能化管理与远程监控：结合物联网技术，实现对电力电缆的智能管理和远程监控，提升生产效率和降低成本。

故障预警：通过大数据技术，可以预测电力电缆的老化程度和潜在破损位置，为预防性维护提供依据。

综上所述，大数据技术在电力电缆检测中的应用，有助于提高检测数据的价值挖掘能力，推动电力设备检测技术向智能化、精细化方向发展，并提高电力设备的安全运行可靠性。