本发明公开了一种电站锅炉效率对标优化的数据分析方法，包括：将机组的历史数据中的锅炉效率设为标签参数，剩余数据设为特征参数，将特征参数和标签参数输入BP神经网络模型进行训练，获得锅炉效率计算模型；对机组的历史数据进行升序排序；对n组中的数据进行降序排序，得到最优锅炉效率对标样本集；寻找最优锅炉效率对标样本集中主蒸汽流量与实时主蒸汽流量偏差最小样本Dk，计算Dk样本中的锅炉效率η_b与实时锅炉效率η_g的差值δ，当差值δ大于或等于预设值时，启动对标优化程序，完成数据分析；本发明能够实时监督燃煤电厂的锅炉效率与最佳锅炉效率的偏差，实时找出对锅炉效率低影响最大运行参数，保证锅炉效率处于较高效率状态运行。