本发明公开了一种基于多场景补偿的产品关键指标数据驱动建模方法，包括以下步骤：以产品关键指标统计值数据时间戳为终点，选取实时数据。数据的时间跨度为1小时，时间间隔为1分钟，最后得到若干组包含60个测量数据的时间序列作为一个训练样本。本发明有效地划分了当前产品执行时的运行外部环境情况；模型结构具有较高的可解释性，便于判断模型合理性；引入支持向量机学习不同场景间模型的误差项作为非线性补偿，有效地提升了原始线性模型的预测精度；将外部场景模式辨识与数据驱动建模相结合，有效地提升了外部环境波动下产品关键指标在线预报的准确性；该方法同样适用于化学工业产品，例如分馏塔出口产品的关键指标预测与控制。