我国社会经济快速发展,道路交通建设日渐完善,交通工具日益增多,随之而来的交通事故问题也越来越严峻,其对人身安全、财产经济造成的危害和损失非常巨大。如何对交通事故合理分析,减少事故发生,对事故进行及时预警,防患于未然已经成为目前交通领域亟需解决的问题。本文以克拉玛依市道路交通事故为研究对象,首先阐述了道路交通事故大数据生态建设,通过数据共享提升数据价值。然后从人、车、路、环境等方面单因素分析了该市事故分布总体特征,并提出了从时间和空间的角度建立交通事故时空分析模型,得到道路交通事故多发时间段和事故多发路段。利用数据挖掘方法对事故成因进行分析和对事故进行预警是本文的重要研究内容。道路交通事故的发生具有多因素性、随机性和偶然性,文章从事故成因、事故严重程度两个方面进行了事故因素挖掘分析,其中事故严重程度按财产损失事故、受伤事故、死亡事故分类。运用关联规则、决策树、聚类等方法多角度、多层次地分析道路交通事故影响因素,构建基于数据挖掘的道路交通事故分析体系,深入探究交通事故与多维事故因素之间的作用关系。最后应用层次分析和模糊综合评价相结合的方法建立道路交通事故预警指标体系和事故预警模型,实现对道路安全等级的判别。本文研究从大数据和数据挖掘的技术上为道路交通安全管理提供了有效辅助决策,并对安全水平较低的道路进行有效预警,从一定程度上给予交通管理部门警醒作用,使之及时采取措施预防事故发生。该研究在克拉玛依道路交通事故管理实际应用中取得了一定的成效,减少了该市道路交通事故,降低了事故造成的损失。