隨著時代的發展，我們的出行變的越來越便利的同時，也帶來的越發嚴重的交通安全事故。我國的經濟高速發展，全國汽車保有量，交信道路，人口等都在不斷的增加，同時道路交通安全事故也進入高發期。分析事故發生的原因，找到事故發生的內在規律，對交通部門進行道路交通的改進和提高民眾的出行安全具有重大意義。
本次提供了交通事故相關的多維度資料，通過對事故型別、事故人員、事故車輛、事故天氣、駕照資訊、駕駛人員犯罪記錄資料以及其他和交通事故有關的資料進行深度挖掘，從中找到交通事故致因，分析事故發生的規律，形成交通事故成因分析的方案。
現有的資料報括：交通事故的資料，包含事故時間、事故地點、發生者車輛型別、顏色、駕校和出生日期等字段。交通違法資料，包含駕駛證號、違法編號、違法型別、違法內容等字段。天氣資料，包含了5月1日至12月8日的天氣情況，有日期、天氣、氣溫、風力風向等字段。
在現有的資料中，各個資料的形式不一，難以對其直接進行分析，故進行資料的合併。將事故資料、天氣及違法資料集成為乙個表，變成方便進行分析的資料格式。
一、資料格式
通過探索發現，事故的資料格式是包含兩個事故發生者各自的資訊，需要對其進行處理，資料只包含事故肇事者的資訊型別，即剔除事故責任為不負責任的型別。
二、日期格式處理
（1）事故資料的事故發生時間為日期和時間格式，而天氣資料的時間格式為日期，故對事故的時間處理為，單獨劃分日期和事故發生時間點，即某個小時；
（2）初次發證時間也為日期和時間格式，考慮到後續的分析，只需對其轉成日期格式即可。資料中存在「-1」，「0001-01-01 00:00:00」這些無效資料，先將其修改為na，然後計算駕齡。
（3）年齡資料，現按最高駕齡為75歲計算，即保留75以下的資料，其餘的賦值為na，計算出年齡儲存。
（4）氣溫資料是「15℃ / 9℃ 」，「12℃ / 6℃」格式，現計算其均值作為後續分析的資料。
（5）天氣資料是「多雲 /陰」，「多雲 /陣雨」的格式，現將含有小雨中雨的字段定義為「中雨及以下」，含大雨暴雨陣雨字段定義為「大雨及以上」，含有凍雨和雪的字段定義為「下雪」，含有多雲陰晴欄位的定義為「晴」，方便後續的分析。
一、肇事者性別分析
對於交通事故，「女司機」、「馬路殺手」、「所到之處寸草不生」等詞語都是用來形容女性司機的。原因是人們一直認為女性司機最容易引發交通安全事故，然而事實是什麼呢？通過下圖，我們發現男性肇事者在交通事故中的比例遠比女性要大，而且差距很大。但是這種差距是可以解釋的，因為男性司機的比例是高於女性司機的。
二、男性女性事故型別分析
對事故發生的型別進行分析，可以發現，事故發生的型別主要是7和1，即未按規定讓行和追尾，且男性和女性女性司機在事故型別上沒有多大區別。所以，認為女性司機是「馬路殺手」這個說法其實是不合理的。對於這種現象，應該提高民眾的出行文明，遵守交通規則主動讓行。
三、事故發生的年齡分析
對肇事者的年齡分析，從成年開始，隨著年齡的增大，出於對自己車技的肯定，越容易發生事故，40歲左右達到高峰，30至40歲之間是事故高發的年齡段，40歲之後因為比較成熟，事故發生的情況逐漸減少。
四、事故發生的駕齡分析
從駕齡上分析，剛拿到駕駛執照的前面6年，事故發生的人數上公升；經過3-6年的平緩期，10年以上駕齡的司機事故發生的概率又會上公升；跟年齡相對應，20年以上的駕齡司機出事故的概率會減小，也就是我們常說的老司機。因為老司機的技術比較嫻熟，開車經驗豐富，可以避免許多事故。
五、事故發生的時間點分析
通過對事故發生的時間點分析，可以看出，事故的發生主要集中在上下班高峰，即上午8點下午18點左右的時間點，8-18點由於是工作時間，相比其他時間的**量車流量增多，也是事故多發的。我們還可以看到，1月份2月份的事故發生較少，因為1-2月是春節假期，司機駕駛更加謹慎或者由於城市車流量減少，事故的發生大大減少，這是符合事實的。
六、肇事車輛型別分析
考慮車輛的型別。通過對肇事者車輛型別的頻數統計及畫詞云，可以知道，長安、五菱這些貨車型別發生交通事故的概率比較高，可能跟貨車運貨的情況或者這類車型存在比較大的安全隱患有關。
七、事故駕校分析
然而，再好的司機也是從駕校出來的，我們假設駕校的好壞會影響駕駛者的駕駛水平。對肇事者的駕校進行分析，發現通過自培拿到駕照的司機發生事故的人數很多，所以，生命無價，選擇正規的駕校培訓很重要。當然，要規避十一培這種學生出事故較多的駕校。
八、事故天氣分析
從天氣的分析中，得到2個結論：
（1）、該城市經常下雨，日常下雨天氣佔60%左右；
（2）、該城市64%的交通事故發生在雨天。
我們希望通過對事故責任人的屬性進行分析，總結出發生不同事故型別的特徵人群。通過kmeans聚類的方法，對事故責任人的年齡、駕齡、違法次數進行聚類，初步分析導致事故發生的分類結果。
第1類，年齡較小，駕齡低，違法次數也少，定義為安全駕駛人群 ；第2類年齡稍大，駕齡也稍高，違法次數很多，定義為高危駕駛人群；第3類年齡大駕齡高違法次數較少，定義為潛在威脅駕駛人群。
但是我們發現效果並不是很好，故試著選取其他屬性進行聚類分析。
思考：在這個資料中，運用聚類方法怎樣識別碰瓷、騙保（違規次數，扣分、事故責任人次數，事故次數）。
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