大数据挖掘分析应用工作的核心在于对海量、多样化的数据进行分析和处理，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而提供有价值的信息和见解。这个过程涉及到数据的收集、存储、清洗、转换、建模和解释等多个环节，其核心可以概括为以下几个方面：
1. 数据收集与整合：首先，需要从各种来源（如社交媒体、日志文件、传感器数据等）收集数据。这些数据可能来自不同的系统和平台，因此需要将它们整合到一个统一的格式中，以便进行后续的分析。
2. 数据清洗：在数据准备阶段，需要对数据进行清洗，包括去除重复记录、填补缺失值、纠正错误和异常值等，以确保分析结果的准确性。
3. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，例如将文本数据分词、将时间序列数据转换为可比较的格式等。这有助于提高数据分析的效率和准确性。
4. 特征工程：通过提取数据中的有用特征，构建特征向量或特征树，以便于后续的机器学习模型训练。特征工程是大数据挖掘分析的关键步骤之一，因为它直接影响到模型的性能和泛化能力。
5. 模型选择与训练：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的机器学习算法或统计方法，对数据集进行训练和验证。常见的算法包括决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等。
6. 结果解释与可视化：通过解释模型的输出结果，将复杂的数据模式和关系转化为易于理解的信息。可视化技术可以帮助用户更直观地展示分析结果，例如使用散点图、直方图、箱线图等。
7. 结果应用：将分析结果应用于实际场景，为企业决策提供依据。例如，通过预测分析帮助企业优化库存管理、市场营销策略等。
8. 持续迭代与优化：大数据挖掘是一个不断进化的过程，随着新数据的不断涌入和现有问题的不断变化，需要不断地对模型进行调整和优化，以适应新的挑战。
总之，大数据挖掘分析应用工作的核心在于通过对海量数据进行深入分析，揭示隐藏在其中的模式和规律，为企业决策提供有力的支持。这一过程需要跨学科的知识和技术，涉及数据处理、统计分析、机器学习等多个领域。
