数据挖掘技术在电力运营监控（运维）中发挥着越来越重要的作用。特别是在面对多指标分析时，数据挖掘技术能够帮助运营监控中心更好地理解和掌握公司的运营状况，发现业务发展的时间和区域特征，探索并显性化指标间的隐性关系，从而为业务预测提供依据。
多指标分析是一种专题研究方法，它涉及从不同监测分析角度对公司业务域或多个业务域进行研究。通过运用数据挖掘和数理统计技术，可以探寻指标之间的潜在数据规则和关系，这些关系可能因为是隐性的，所以在没有业务理解的背景下，往往难以直接通过数据明确。例如，总资产周转率和流动资产周转率虽然在概念上存在包含关系，但实际上流动资产的变化对总资产的周转影响巨大，这种关系难以通过直接的数据分析揭示出来。
数据挖掘涉及的技术方法主要包括分类和回归分析。分类方法是根据某些指定属性特征将数据集进行归类，通过训练数据集和特定算法学习得到分类规则，这在银行客户信贷风险评估中具有广泛的应用，如将客户依据历史贷款记录分为低风险和高风险客户。回归分析则是为了确定影响因素间的函数关系，通常针对连续变量进行分析，以发现和预测变量间的关系。
多指标分析的目标和思路具体包括：1）发掘业务发展的时序特征和地域特征；2）在业务特征研究的基础上，建立指标间的回归方程，将隐性关系显性化；3）运用单指标的分析算法对指标进行预测；4）基于多指标的关系对未来整体业务进行预测。这样的分析能大大增强对业务动态的洞察能力和未来的预测准确性。
从数据挖掘的角度来看，它是从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据中提取隐含信息的过程。这些信息事先不为人知，但是对决策者具有潜在的价值。数据挖掘不仅限于通过分析方法发现模式和关联，它还涉及到复杂的算法，包括但不限于机器学习、聚类分析、关联规则挖掘、文本挖掘、时间序列分析等。
在电网运营监测中，多指标分析和数据挖掘技术的结合应用，能够帮助监测中心实时在线监控公司各部门和业务的发展状况，对公司经营管理中可能出现的异动和问题进行警示和协调解决。通过这一系列的分析，运营监控中心能够更加精确地对总体业务状况做出判断，为企业的战略规划提供数据支持。
数据挖掘技术在运监多指标分析中的应用，不仅能够帮助分析人员揭示指标间复杂的隐性关系，还能够帮助提升业务预测的准确性，对于电力行业的运营监测中心而言，这种技术的应用是提升运营效率和保障电网稳定运行的关键手段。随着信息技术的发展，数据挖掘技术在这一领域的应用将会越来越广泛和深入。
