大数据轨迹分析通常指的是利用计算机技术对海量数据进行收集、存储、处理和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联。在查找两个人是否有关联时，可以使用以下几种方法：
1. 公共信息数据库：通过查询公共信息数据库，可以获取到两个人的基本信息，如姓名、地址、电话等。这些信息可能来自于政府机构、商业数据库或社交媒体平台。
2. 社交媒体网络分析：如果两个人有共同的社交媒体账号，可以通过分析他们的帖子、评论、点赞等行为来推断他们之间的联系。这种方法需要大量的数据处理和分析工作，但可以发现一些有趣的关联。
3. 网络爬虫技术：通过网络爬虫技术，可以从互联网上抓取两个人的公开信息，如新闻报道、论坛帖子等。这种方法可以帮助我们了解两个人的背景信息，但可能需要遵守相关的法律法规。
4. 机器学习算法：使用机器学习算法，如聚类、分类等，可以从大数据中学习到潜在的关联模式。这些算法可以根据两个人的行为、兴趣、位置等信息，预测他们之间的关联性。
5. 时间序列分析：通过分析两个人在不同时间段的行为数据，可以发现他们之间的时间关系。例如，如果他们在某个时间段内频繁互动，那么我们可以认为他们在那个时间段内有关联。
6. 地理信息系统（gis）：通过分析两个人的位置信息，可以发现他们之间的空间关系。例如，如果他们在同一个城市生活或工作，那么我们可以认为他们在那个城市里有关联。
7. 第三方服务：有些第三方服务提供了基于大数据的人际关系分析工具，可以帮助我们快速地找到两个人之间的关联。这些工具通常需要付费使用，但可以提供更专业的数据分析结果。
总之，通过上述方法，我们可以从不同角度分析和挖掘两个人之间的关联。然而，需要注意的是，大数据轨迹分析并不是百分之百准确的，有时候可能会受到数据的不完整性、噪声等因素的影响。因此，在进行数据分析时，需要谨慎处理数据，并结合其他信息源进行综合判断。
