电网公司的数据优势是在多年的设备运行和客户服务中，积累了海量的历史数据，据专家统计分析数据显示，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%～49%的利润，足以说明数字资产在电网中的重要性。
　　在国家电力改革、技术革新、智慧城市发展等新形势下，电力产能相对过剩，需求侧多元互补。供求关系影响电价的高低，使用数据挖掘技术进行建模，有助于制定针对性的发展策略，提升电网公司的核心竞争力。
　　《电网企业数据分析挖掘与实践》在总结以往电力数据分析成果的基础上，引入大数据分析技术，从数据分析工具的构建、项目全过程监测、线损监测、营配调集成监测、集体企业管理监测、环境保护相关监测六大方面，对电网企业数据分析挖掘与实践的方法和成果进行了详细介绍。
　　《电网企业数据分析挖掘与实践》可供电力监测分析人员、业务部门人员借鉴使用。

随着国家“大数据战略”的实施和公司精益化管理、数字化企业建设的推动、数据资产管理职能越发重要，而公司数据监测与业务管理融合深度、数据分析与指标提升支撑力度、业务监测覆盖广度仍然存在较大不足，未能有效发挥数据监测辅助管理改进提升和支撑经营决策的作用。国家电网公司从“指标状态全面监测、重点业务运营分析、数据资产管理应用、问题改进协调空置、常态监测发布机制、优化全景展示平台”六个方面，构建基于大数据运用的运营监测管理模式，推动数据管理从孤岛自治向共享融合转变，业务管理从事后分析向事前研判转变，有效地推进数据管理与业务管理协同融合，实现对公司经营状况、明细业务的全面覆盖、全过程监测、全方位诊断。
　　能源互联网的理念是运用先进的电力电子技术、信息技术和智能管理技术，来优化电的生产、传输、调度、分配以及消费，能源互联网将承载电力流、信息流、业务流，在传输能源的同时实现数据的采集、深度挖掘和分析，□终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的目标。
　　随着能源互联网的建设，电力行业产生了一大批面向电力各个领域的信息采集与管理系统，包括用电信息采集系统、营销系统、电网运营管理系统等。这些系统构成了电力大数据的来源，使得电力行业迈入了大数据时代，面对数据量的迅速增长、数据类型的多样化和数据时效性不断提升，电力行业不仅需要关注如何采集、存储和检索数据，更需要考虑如何分析和利用这些数据并提供有价值的信息，为企业管理和战略决策提供数据支持。
　　本书编写注重实用性，从电网运营监测工作实际出发，以业务线条为人手点，通过把控各业务异常问题的关键点，辅助分析手段，进行综合研判和整改，推进管理水平进一步提升。同时，本书辅以经典监测案例，对各类异常问题进行全过程监测分析演示，可供监测分析人员、业务部门人员借鉴使用。书中案例所涉及单位和数据均已进行脱敏处理，不代表各单位的真实情况。
　　因时间和水平有限，虽经反复修改，仍难避免疏漏和不妥之处，恳请读者批评指正。

前言

第一章 插件式微应用数据共享服务平台
第一节 数据挖掘简介
第二节 插件式微应用工具简介

第二章 项目全过程监测
第一节 监测业务框架
第二节 监测视角及主题
第三节 监测业务规则
第四节 监测分析实例

第三章 线损监测
第一节 监测业务框架
第二节 监测视角及主题
第三节 监测业务规则
第四节 监测分析实例

第四章 营配调集成监测
第一节 监测业务框架
第二节 监测视角及主题
第三节 监测业务规则
第四节 监测分析实例

第五章 集体企业管理监测
第一节 概述
第二节 监测分析实例

第六章 环境保护相关监测
第一节 概述
第二节 分析视角、主题及数据采集
第三节 监测分析实例

第七章 其他辅助分析方法及案例
第一节 大数据分析技术简介
第二节 Tableau数据分析简介
第三节 网络爬虫实现数据抓取

参考文献