大数据应用的核心流程通常包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据应用的第一步，也是最基础的一步。数据采集的方式有很多，比如网络爬虫、API接口、文件上传下载等。数据采集的目的是从各种数据源中获取大量的数据。
2. 数据处理：在采集到了大量的数据后，就需要对这些数据进行处理。处理的方法有很多种，比如数据清洗、数据转换、数据整合等。处理的目的是将原始数据转化为可用的数据，以便进行后续的分析。
3. 数据分析：在处理完数据后，就可以进行数据分析了。数据分析的方法也有很多，比如描述性分析、探索性分析、预测性分析等。数据分析的目的是从数据中发现规律和趋势，以便做出决策。
4. 数据挖掘：在数据分析的基础上，就可以进行数据挖掘了。数据挖掘的目标是从大量的数据中发现隐藏的模式和关联，以便进行更深入的分析。数据挖掘的方法有分类、聚类、回归、神经网络等。
5. 数据可视化：在进行了上述所有步骤后，就可以进行数据可视化了。数据可视化的目的是将数据分析的结果以直观的方式展示出来，以便更好地理解数据。数据可视化的方法有柱状图、折线图、饼图、热力图等。
6. 数据应用：最后，就是将数据分析的结果应用到实际问题中去了。数据应用的方式有很多，比如推荐系统、预测模型、智能决策等。数据应用的目的是通过数据分析的结果来解决实际的问题。
总的来说，大数据应用的核心流程就是从数据采集开始，经过数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化，最后将数据分析的结果应用到实际问题中去。这个流程的每一个步骤都是相互关联的，只有完成了所有的步骤，才能真正地利用大数据的价值。
