在数字化时代，国际大数据的应用已经成为分析和揭示各种社会现象的重要手段。全民健身作为促进国民健康、提升国民体质的重要活动，其活力迸发的趋势对于社会发展和公共卫生政策制定具有重要意义。通过大数据分析，我们可以更深入地了解全民健身的发展状况和趋势。

首先，国际大数据的来源是多样的。这包括但不限于社交媒体数据、健康追踪应用程序、体育活动注册信息、公共健身设施使用记录等。这些数据能够从多个维度反映全民健身活动的频率、强度和参与度。

进行全民健身活力分析时，可以采取以下几个步骤：

1. 数据收集：通过网络爬虫等技术手段，从互联网上收集与全民健身相关的数据。这包括社交媒体上的健身话题讨论、健康追踪应用的使用数据、体育活动报名情况等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除无关信息和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据分析：运用统计学和数据挖掘技术，对数据进行深入分析。例如，通过时间序列分析可以揭示全民健身活动的季节性变化趋势；通过关联规则分析可以发现不同健身活动之间的联系。

4. 趋势预测：利用机器学习模型，如回归分析和时间序列预测，基于历史数据对全民健身的未来发展趋势进行预测。

5. 结果解释与应用：将分析结果与实际社会情况相结合，为公共政策制定者提供决策依据。例如，如果分析显示某地区在特定季节的健身活动参与度明显下降，那么相关部门可以考虑增加健身设施的投入或者推广适合该季节的体育活动。

通过这样的大数据分析，我们可以从宏观角度观察全民健身的整体活力，也可以从微观角度洞察不同地区、不同人群的健身习惯和偏好。这种分析不仅有助于政府部门制定更加科学合理的公共体育政策，还能够为商业机构提供市场洞察，帮助它们更好地服务于全民健身市场。

然而，大数据分析也存在一些挑战。数据隐私保护是一个重要问题，需要确保在分析过程中不会泄露个人敏感信息。此外，数据的多源性和异构性也给数据整合和分析带来了技术难题。尽管如此，随着技术的不断进步和数据处理能力的提升，国际大数据在揭示全民健身活力迸发趋势方面的潜力将得到进一步的发挥。