大数据应用可以分为以下几个阶段：
1. 数据收集与整合阶段：在这个阶段，主要是通过各种手段收集和整合数据。这包括从各种来源（如传感器、社交媒体、日志文件等）获取原始数据，然后对这些数据进行清洗、整理和标准化，以便后续的分析和应用。
2. 数据分析与挖掘阶段：在这个阶段，主要是对数据进行分析和挖掘，以发现其中的模式、趋势和关联性。这包括使用各种数据分析工具和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，来提取有价值的信息和知识。
3. 数据可视化与报告阶段：在这个阶段，主要是将分析结果以图表、报告等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。这包括使用各种可视化工具和技术，如数据可视化、数据报告等，来创建直观、易懂的图形和表格。
4. 数据驱动决策阶段：在这个阶段，主要是根据数据分析的结果来做出决策。这包括使用各种决策支持工具和技术，如预测模型、优化算法等，来指导实际的业务操作和策略制定。
5. 数据治理与管理阶段：在这个阶段，主要是对大数据应用进行有效的治理和管理，以确保数据的安全、合规和质量。这包括建立数据治理框架、制定数据政策和标准、实施数据质量管理等。
6. 持续优化与迭代阶段：在这个阶段，主要是根据业务需求和技术发展，不断优化和迭代大数据应用。这包括定期评估和调整数据分析模型、更新数据源、引入新技术等，以提高数据分析的准确性和效率。
总之，大数据应用可以分为数据收集与整合、数据分析与挖掘、数据可视化与报告、数据驱动决策、数据治理与管理以及持续优化与迭代等阶段。每个阶段都有其特定的任务和目标，需要根据具体的业务场景和需求来进行设计和实施。
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