为提升地球物理测井数据处理的精度与效率,研究基于大数据分析方法,对测井数据的存储、预处理、特征提取及建模优化展开研究。采用分布式计算架构,结合小波变换降噪、K-Means聚类及BP神经网络,分析测井数据在油气勘探、地质灾害预测及工程地质勘察中的应用。结果表明,该方法在地质解释准确性、储层参数预测精度及数据处理效率方面均优于传统方法,可为复杂地质条件下的勘探与工程应用提供技术支撑。