为了给基于大数据的飞参数据融合集成与应用提供一些参考，从飞参数据收集、飞参数据预处理、飞参数据挖掘、飞参数据存储应用等几个方面，分析了基于大数据的飞参数据融合集成过程，并立足飞行品质监控、飞行器维护等领域，阐述了基于大数据的飞参数据集成应用要点。得出：飞参数据融合集成流程涉及了收集、预处理、挖掘、存储、应用几个环节。基于大数据的飞参数据融合集成应用价值较高，应根据机型信息，深度挖掘应用飞参数据。

This paper systematically examines big data-enabled flight parameter data integration through collection, preprocessing, mining and storage processes, with application cases in flight quality monitoring and aircraft maintenance. Findings highlight the multi-stage fusion workflow and emphasize model-specific data exploitation strategies.