大数据应用领域的完整攻略包括以下步骤：
准备工作
在开始大数据应用之前，需要先明确自己的目标和数据集。需要考虑以下几个方面：
- 定义清晰的目标：明确你的应用会用来解决什么问题，需要什么样的数据
- 收集数据集：在明确自己需要的数据后，需要对数据进行收集和整理
- 数据清洗：对数据集进行清洗，去掉无效、重复和不完整的数据
- 数据存储：选择一种适合你的应用的数据存储方案，如关系型数据库或NoSQL数据库
数据分析
在数据准备工作完成后，需要进行数据分析，来发现数据中的模式和趋势，以便做出更有价值的结论。数据分析包括以下几个方面：
- 数据预处理：在数据分析之前，需要对数据进行一定的预处理，包括数据清洗、去噪声、数据变换、特征选择等操作
- 数据建模：指利用现有数据构建模型，提供预测、分类、聚类、关联等功能
- 模型评估：评估构建的数据模型效果如何，是否满足预期的指标和准则
- 可视化分析：使用图表和可视化工具分析和呈现数据结果和结论
数据分析的过程需要进行多次迭代，反复优化模型和算法，以达到最好的效果。
数据应用
在数据分析的基础上，可以将发现的模型应用于实际场景，来解决相关问题：
- 可以使用监管系统或类似的方式将模型部署到生产环境中进行实时监控和管理
- 可以将模型应用于网站或其他应用程序中，来帮助用户做出更好的决策
- 可以将模型与机器学习算法相结合，来改善模型的预测能力和准确性
总的来说，大数据的应用需要执行有效的数据预处理、数据分析和应用实践过程。应用实践过程中需要不断地试错和精益求精，以达到最棒的效果。