【摘 要】
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目前，交通管理部门已经积累了大量的交通事故数据，但由于数据分析、可视技术等手段的限制，尚未完全实现对大量事故数据应用及事故产生原因和事故预防决策的进一步研究。采用一种新型的分析挖掘方式，搭建Web交通事故可视分析网站，网站后端采用Django架构开发，将Bootstrap作为系统前端框架。利用Echarts结合百度地图API进行数据多维可视化，实现对时间分析、空间分析、动态分析、事故预测等多维可视
【基金项目】
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江苏省产学研合作项目（BY2022458）； 盐城市创新创业领军人才项目（yccx2019219）； 盐城工学院校级科研项目（xjr2019029）；
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目前，交通管理部门已经积累了大量的交通事故数据，但由于数据分析、可视技术等手段的限制，尚未完全实现对大量事故数据应用及事故产生原因和事故预防决策的进一步研究。采用一种新型的分析挖掘方式，搭建Web交通事故可视分析网站，网站后端采用Django架构开发，将Bootstrap作为系统前端框架。利用Echarts结合百度地图API进行数据多维可视化，实现对时间分析、空间分析、动态分析、事故预测等多维可视分析功能；使用关系型数据库MySQL存储数据，Redis数据库作为系统缓存；基于Logistic算法对历史交通事故数据的碰撞类型、季度、天气、是否周末、路段等字段进行训练建模，实现未来某天、某路段可能发生的交通事故次数预测。结果表明，使用该系统不需要掌握复杂的数据分析方法，只需通过界面上的功能按钮，进行相关选项组合即可实现对数据的可视分析，极大减少交通领域人员在可视分析技术学习上的时间、精力投入。
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