关键词：道路交通；安全评价；数据挖掘技术；相关性分析
前言：在人们生活水平的不断提高下，随着经济的快速发展，普通老百姓也购买了汽车，其不在是高端商品。但是社会在汽车拥有量的快速增加下，也面临着一系列的负面影响与挑战。近年来道路交通安全形势日益严峻，特别在道路交通量的快速增长下，交通事故发生频率也在不断增高。因此，为了交通能安全有序的进行，保证道路的安全性，国家大力支持全面客观评价道路安全，不仅是对于公路建设过程中的路线、交安等土建机电因素进行安全性评价，更在运营过程中的管理水平不断提高，通过大数据分析，制定道路管理优化措施。在大量的实践调查数据下，证明在道路交通安全评价中应用数据挖掘技术，能获得有效信息，进而根据相关数据采取应对措施，提高道路的安全性。在道路交通安全水平测试中，我国各省级道路均存在明显差别，具体如下。
1数据采集与研究方法
1.1数据采集
如表1所示，通过对2014年1月1日至2018年1月1日各省市同等级主流媒体发布的交通事故信息进行检索搜集，提取6个省重大交通事故数据162件。
数／人
1.2研究方法
在数据处理过程中，本文主要应用SPSS软件聚类分析中的K-means算法，道路交通安全水平评定指标主要选取了受伤人数、死亡人数以及事故发生数量，取聚类数Ｋ＝5，有效分析了道路交通安全水平情况，并用五个等级评价了道路交通安全水平，低（Ｅ）、较低（Ｄ）、中等（Ｃ）、较高（Ｂ）以及高（Ａ）。
2.研究结果与分析
2.1研究结果
如表2所示，对通过网络上进行检索收集到的221件近年来发生的重大交通事故，利用SPSS软件按道路类型进行聚类分析后，获得了相关结果，道路交通安全水平越高的则在表中指标的值越低，可见，第1类（A等级）、第2类（E等级）、第3类（D等级）、第4类（Ｂ等级）、第5类（C等级），其中A等级道路交通安全水平最高的。
我国6个省级行政区不同道路类型通过表3可以看出，道路交通安全水平存在一定差异，而交通管理水平、设施的完备程度与这些差异有着密不可分的关系；所统计的省市分布不同，需深入的分析道路交通安全水平与各地区的人口分布、地势阶梯、发展状况等特征有一定关系，通过相关性分析可以验证这种联系的程度大小。
通过相关分析后，区域特征与不同道路类型道路交通安全水平有着密不可分的关系，人口密集区、东部经济区以及第三阶梯呈现出的相关性较为显著（p＜0.05），具体如表5,6,7所示，pearson相关系数中r(高度相关为|r|＞0.8，中度相关为0.5＜|r|≤0.8，低度相关为0.3＜|r|≤0.5，微弱相关为|r|≤0.3)。
通过对所统计的六省市的各级公路交通事故数据进行分析，在国省道所发生的交通事故在道路等级上存在明显差异，这和道路所处的服务水平有关，高等服务水平的道路所吸引的客流量更大，发生事故概率也越高；对所统计省市的经济、地域、人口三个不同特征分析，明显存在极强的关联性，经济水平越高，道路安全水平越好，人口密度越高，道路安全水平则逐渐降低，由东向西，地势地形逐渐复杂，道路安全水平逐渐降低。
结束语：
综上所述，本文对我国6个省级区域道路交通安全评价中应用了数据挖掘技术，结果证明，将相关性分析法和聚类分析方法结合应用，具有一定的实际意义，与实际调查分析结果基本一致；随着网络信息的高度发达，互联网存在着海量的信息，在这些原始数据中通过数据挖掘，提取我们所需要的信息，并利用数据分析软件进行快速处理，与传统的数据库检索不同，利用大数据技术对既有的网络信息进行挖掘利用，能够进一步提高工作效率，并弥补信息搜集不足的地方。随着大数据挖掘技术的不断提高，公路交通安全评价中的应用也会越加广泛。
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