随着社会的发展,人们的生活水平日益提高,社会机动车保有量也随之增加,这一现象对城市交通的管理和规划提出严峻的挑战。与此同时,互联网、通信、传感器等技术的发展促进了智慧交通领域的发展,为新时代交通管理提供了新的思路。无线射频识别技术因其无需接触即可完成数据交换的特性,可以在众多需要目标识别的场景得到应用,而电子车证技术正是无线射频识别技术在智慧交通领域中较为成熟的应用之一,通过架设在道路上方和路边的采集站,可以无需停车采集到车辆的信息。相关项目在国内部分大城市进行了试点部署也取得了良好的成效。于此同时对于电子车证相关数据的管理和对其中蕴含信息的挖掘也成为了此类技术发展的方向之一。与传统交通流数据相比,电子车证数据具有海量性、动态关联性、富含语义性、采集准确性等特点,但在现实中,由于项目部署时间短、数据量庞大、数据字段多等因素,交通管理规划者往往缺乏对数据的有效分析手段和高效阅读数据理解数据的方式,具体需要解决的问题有:（1）针对电子车证数据实际交通意义,提出有效且多角度的分析方法。（2）根据数据的特征合理设计信息编码和视图,提升数据可视分析效率。针对以上问题,本文设计实现了一个电子车证数据可视分析系统。具体工作如下:1.根据电子车证数据的特征和实际交通规划的需求,设计出一种利用FP-Growth算法从数据中挖掘提取出关键路段信息的方法,即先根据车证ID获取到车辆出行的轨迹链条,并根据多条轨迹链条构建FP树,之后根据挖掘规则获取数据项中频繁项集,最后依据实际交通意义去除频繁项集中包含的子集项,得到关键路段信息。2.根据电子车证数据富含语义性和动态关联性的特征,设计了针对电子车证数据的可视分析模型。可视分析模型包括数据准备、可视分析和视图三个模块,其中可视分析为核心模块,可视分析依据可视分析任务划分设计出数据语义分析和关联关系分析两个分析流程。3.根据实际数据管理和展示的需求,设计开发了一款数据可视分析系统。主要依据电子车证数据可视分析模型实现了数据的可视化,还有账户登录、系统管理等其它功能。最后对系统各个功能进行了测试。