电梯运行数据分析工具所使用的大数据挖掘算法多种多样，这些算法能够帮助提取和理解电梯运行的复杂数据模式，为优化电梯的运行和管理提供有力支持。

聚类分析：这是一种无监督学习方法，用于将相似的电梯运行数据点分组或聚类。通过聚类分析，可以识别出电梯在不同时间段、不同负载情况下的运行特性，从而优化电梯的调度和能源使用。
关联规则学习：这种算法用于发现电梯运行数据中不同项之间的有趣关系。例如，它可以揭示电梯故障与特定运行条件或维护历史的关联，帮助预测和预防潜在问题。
时间序列分析：电梯运行数据通常是时间序列数据，即数据按照时间顺序排列。时间序列分析算法可以捕捉电梯运行随时间的变化趋势和周期性模式，对于预测电梯的未来状态和需求非常有用。
决策树和随机森林：这些算法用于分类和回归问题。在电梯运行数据分析中，它们可以用于预测电梯的故障类型、剩余寿命或维护需求。通过构建决策树或随机森林模型，可以利用历史数据训练模型，并对新数据进行预测。
深度学习：近年来，深度学习在大数据分析领域取得了显著进展。对于电梯运行数据，深度学习算法（如卷积神经网络或循环神经网络）可以学习复杂的非线性关系，并处理高维数据。通过深度学习模型，可以更准确地预测电梯的运行状态和需求，优化电梯的性能和能效。

需要指出的是，选择合适的数据挖掘算法取决于数据的特性、问题的性质和预期的结果。在实际应用中，可能需要结合多种算法进行综合分析，以获得更全面和准确的结果。