大数据挖掘分析应用工作的核心内容主要包括以下几个部分：
1. 数据收集与预处理：这是大数据挖掘分析的基础，包括数据的收集、清洗、转换和标准化等步骤。这些步骤的目的是将原始的、不完整、不一致或质量较差的数据转化为一个结构化、完整、一致和高质量的数据集，以便后续的分析和挖掘。
2. 数据挖掘技术应用：根据不同的业务需求和问题，选择合适的数据挖掘算法和技术进行数据分析。常见的数据挖掘技术有分类、聚类、关联规则、序列模式、时序模式、预测模型等。这些技术可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，发现潜在的规律和趋势，为企业决策提供支持。
3. 数据分析与解释：通过对挖掘结果的分析，理解数据背后的含义，找出数据中的异常、趋势和关联性等。这需要对数据进行深入的理解和解释，以便于更好地利用数据为业务决策提供支持。
4. 可视化与报告：将分析结果以图表、图形等形式展示出来，方便用户理解和交流。同时，还需要编写详细的分析报告，总结分析过程、结果和结论，为决策者提供参考依据。
5. 数据挖掘模型优化与调整：根据实际业务需求的变化和数据分析结果的反馈，对数据挖掘模型进行优化和调整，以提高模型的准确性和可靠性。
6. 数据安全与隐私保护：在处理和分析数据的过程中，需要注意数据的安全和隐私保护，遵守相关法律法规，确保数据的安全和合规使用。
7. 持续学习与更新：随着技术的发展和业务环境的变化，数据挖掘技术和方法也在不断发展和完善。因此，需要定期学习和更新相关知识，不断提高自己的技能水平，以适应不断变化的业务需求。
