大数据分析的核心阶段主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据分析的第一步，也是最重要的一步。数据采集的方式有很多，包括网络爬虫、API接口、文件上传等。数据采集的质量直接影响到后续分析的效果，因此需要特别注意。
2. 数据存储：采集到的数据需要存储起来，以便后续进行分析。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、大数据平台等。选择合适的数据存储方式，需要考虑数据的规模、访问速度、查询效率等因素。
3. 数据处理：在这个阶段，我们需要对存储的数据进行清洗、转换、整合等操作，使其适合后续的分析。数据处理的方法有很多，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
4. 数据分析：在这个阶段，我们需要对处理后的数据进行深入的分析和挖掘，以发现其中的模式和规律。数据分析的方法有很多，包括描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
5. 数据可视化：在这个阶段，我们需要将分析的结果以图表的形式展示出来，使其他人能够直观地理解分析的结果。数据可视化的方法有很多，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。
6. 数据应用：在这个阶段，我们将分析的结果应用到实际的业务场景中，以提高业务的效率和效果。数据应用的方式有很多，包括推荐系统、预测模型、决策支持等。
7. 数据维护：在数据分析的过程中，可能会产生大量的数据，这些数据需要定期进行清理和维护，以保证数据的质量和可用性。数据维护的方法有很多，包括数据备份、数据恢复、数据迁移等。
以上就是大数据分析的核心阶段，每个阶段都有其重要的任务和目标，只有将这些阶段的任务都做好，才能完成一个完整的大数据分析项目。
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