随着城市的高速发展、人口增多,交通拥堵是全球经济发达大城市亟待解决的问题,它不仅影响市民的出行生活质量,也是城市未来发展的主要障碍之一。交通拥堵存在的本质原因是现有的交通体系结构无法满足人们日益增长的出行需要,因而需要合理的交通规划来完善现有的交通结构,首先要做的即是识别交通拥堵存在的区域。本文使用数据挖掘相关技术,利用真实的城市交通数据集对城市拥堵区域挖掘和分析,为交通规划方针的设定提供数据基础。首先本文利用城市公交车行驶轨迹数据和公交车线路站点数据进行时空划分、特征值提取和数据矩阵构建以对城市交通状况进行全面有效描述。之后使用一种基于密度的全局异常因子离群点检测方法对交通拥堵的瓶颈路段进行识别检测,并对路段赋予交通拥堵值以区分不同路段的拥堵程度。最后,为了将交通状况与市民出行行为、区域社会属性、城市发展结合分析,本文提出了一种以公共交通为导向的城市区域划分方法,即使用公共交通站点聚类为交通区域中心,Voronoi平面划分方法确定交通区域边界,并将检测的交通拥堵路段对应于区域以探测各个子区域的交通拥堵状况。本文利用杭州市公交车数据集对杭州市拥堵区域进行检测,将结果以热力图形式展示并进行对比分析,使用真实的交通规划举措及社会事件对拥堵区域结果定性分析,利用杭州市综合交通研究中心发布的十大拥堵道路信息对检测区域定量验证,最终验证了本文提出检测城市拥堵区域方法的有效性和优越性。