数据挖掘技术是利用各种分析工具和方法，在大量数据中发现隐藏的、有用信息的过程。其目的在于利用历史数据对未来的趋势、行为等进行预测。在电力营销系统中，数据挖掘技术的应用尤为关键，因为它可以帮助电力企业更好地理解市场，提高营销效率，优化客户服务质量，并促进电网的稳定运行。
数据挖掘技术作为一种新型技术，它是在信息技术飞速发展，特别是大数据背景下应运而生的。与传统的数据处理方法相比，数据挖掘技术更加强调在没有明确指导的情况下，通过学习历史数据来挖掘有价值的信息。例如，机器学习侧重于提高机器的学习能力，而数据挖掘技术则更注重发现数据背后的价值和信息。
在实际应用中，数据挖掘技术主要包括以下几个特点：
1. 处理海量数据：数据挖掘技术可以处理大量的、多维的数据集，这使得它非常适合于处理电力营销系统中的大数据问题。
2. 处理异常数据：数据挖掘能够处理残缺的、有噪声的以及维数高的数据项，这些通常是在电力营销数据中经常遇到的问题。
3. 启发式归纳学习：数据挖掘技术通过启发式的归纳学习方法对理论进行假设，并用以指导数据分析，这与传统依靠理论进行数据处理的方法不同。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用步骤大致可以分为以下几个阶段：
1. 数据仓库的建立：根据实际情况构建数据仓库，用于存储和分析数据。
2. 数据的选择与预处理：从数据库中选择合适的数据集，补全缺失数据，消除噪声，并进行数据标准化处理。
3. 数据的降维与变换：通过降维技术将高维数据转换为易于分析的低维数据空间。
4. 目标确定与模型建立：根据实际需求确定数据挖掘目标，构建预测模型或数据摘要等。
5. 算法选择与数据挖掘：选择适合当前数据类型的算法进行数据挖掘。
6. 结果的检验与应用：检验数据挖掘结果的准确性，并将结果应用到实际工作中去。
数据挖掘的方法多种多样，常见的有分类、回归、聚类和关联规则等。在电力营销系统中，数据挖掘技术的应用主要包括：
1. 建立预测性模型：利用历史数据建立模型，预测未来的市场趋势和用户行为。
2. 客户细分：通过对用户数据的分析，将客户分成不同的群体，以提供更个性化的服务。
3. 定价策略：利用数据挖掘分析用户的消费模式，制定更合理的电价策略。
4. 网络故障预测：分析电网运行数据，预测潜在的故障点，提前采取措施防止停电事故的发生。
在未来的发展中，数据挖掘技术在电力营销系统中的应用将会更加广泛和深入。随着技术的不断进步，数据挖掘的能力将会进一步增强，能够处理的数据规模将会更大，分析速度会更快，应用的领域也会更加多元化。同时，数据挖掘技术在人工智能和机器学习领域的发展，也将为电力营销系统带来新的变革和机遇。
