大数据挖掘分析应用工作核心内涵是

大数据挖掘分析应用工作的核心内涵主要体现在以下几个方面：

1. 数据收集与整合：首先，从各种来源（如社交媒体、网站、传感器等）收集大量的原始数据。然后，对这些数据进行清洗、转换和整合，以便于后续的分析处理。

2. 数据分析与挖掘：利用统计学、机器学习、深度学习等方法对数据进行深入分析，揭示数据中的潜在规律和趋势。例如，可以通过聚类分析将相似的用户分为一类，通过关联规则学习发现用户购买商品之间的关联关系。

3. 模型建立与优化：根据分析结果建立预测模型，用于预测未来的趋势或行为。例如，可以根据用户的消费习惯预测其未来的购物需求，或者根据网络流量的变化预测网络攻击的可能性。

4. 结果解释与决策支持：对挖掘出来的信息进行解释，帮助决策者理解数据背后的含义。例如，通过分析用户的行为数据，可以发现用户的喜好和需求，从而为产品开发提供方向。

5. 可视化展示：将分析结果以图表、地图等形式直观地展示给决策者和公众，帮助他们更好地理解和使用数据。

6. 持续更新与优化：由于数据是动态变化的，因此需要定期对模型进行更新和优化，以适应新的数据和变化的环境。

7. 安全与隐私保护：在处理数据时，需要确保数据的完整性和保密性，防止数据泄露和滥用。

8. 跨领域应用：大数据挖掘分析不仅限于某个特定的领域，它可以应用于多个领域，如金融、医疗、教育、交通等，为这些领域的决策提供支持。

总之，大数据挖掘分析应用工作的核心内涵是通过数据挖掘技术，从海量的原始数据中提取有价值的信息，为决策者提供科学、准确的决策依据，推动社会的进步和发展。