公交车是城市最重要的公共交通工具之一,也是市民出行主要交通方式之一,在城市运转中具有基础保障作用。相应地,城市公交出行的安全保障是一项重要课题。深入分析城市公交车交通事故的成因,并开展应对措施,对于预防公交车交通事故和提高乘客出行安全具有重要意义。本文基于数据挖掘和关联分析理论,从时空特征和人为因素两个方面,研究常州市连续6年公交车交通事故数据的特征与成因,旨在解析数据间的内在联系及隐藏信息,挖掘数据的潜在价值,为公交企业和行业管理部门提供决策依据。本文所做工作如下:（1）确定本文的分析方法。通过对数据挖掘、关联规则的基本概念及知识背景进行简单介绍和比较分析,采用关联分析中的经典Apriori算法来完成数据挖掘,明确了对常州市2013-2018年公交车交通事故大数据的分析方法。（2）数据预处理和可视化。针对常州市公交车交通事故案例数据复杂性特点,通过数据预处理手段对公交车交通事故数据进行抽象处理,包括数据的属性划分和形式化属性定义。为了直观展示常州市2013-2018年公交车交通事故的大数据,采用柱状图、折线图、饼状图和散点图的方式来对其进行可视化处理,以便后续分析研究。（3）用数据透视的方法处理大量数据。常州市2013-2018年公交车交通事故数据有五万多条,用常规方法处理比较困难。所以文中使用数据透视的手段,将同类数据进行关键词模糊和归并处理。（4）多因素综合分析。在车长、驾驶员驾龄、驾驶员年龄、天气、制动方式、悬挂方式、驾驶员学历、驾驶员政治面貌、道路状况、事故原因、伤亡、车损这12个变量中进行选取和排列组合,对两个或两个以上影响因子综合分析,研究多变量的效应。（5）Weka实验和结果分析。通过Weka数据挖掘平台对常州市2013-2018年的公交车交通事故数据进行实验探究和结果分析。本文结论如下:（1）驾龄小于3年的新手驾驶员,交通事故发生主要原因为急刹颠簸和错误判断。（2）驾龄较长的驾驶员发生交通事故的主要原因为超速,超速发生时间与13-18时这个时间区间有较高的相关性。（3）60岁以上老年人在公交车内客伤事故多发,驾驶员行车时急刹颠簸、思想疏忽和老年人不拉扶手、换座位是最主要的原因。（4）春冬季是事故高发期,下半年起事故呈逐月增长趋势。通过多因素方差分析的方法,发现驾驶员性别、学历、驾龄和年龄对公交车交通事故伤亡情况没有显著影响,但是驾驶员年龄和驾龄,以及年龄、驾龄和学历对公交车交通事故伤亡情况存在显著的交叉影响（F（31）=1.54,p=0.028;F（88）=1.4,p=0.008）;年龄、学历和性别,年龄和学历对公交车事故中车损部分有显著的交叉影响（F（40）=1.4,p=0.047;F（29）=1.64,p=0.013）,学历对车损有显著影响（F（7）=6.33,p<0.001）。初中、高中和大专学历的驾驶员造成车损的可能性较大,而拥有本科、中技与职高学历的驾驶员造成的车损明显小于上述三类驾驶员。无论是晴天、雨天还是雪天,在一般十字路口由于其他原因引起的交通事故总次数都是最多的。晴天时,一般道路上容易引起交通事故的原因是超车,另一个在绝大多数道路状况上易引起交通事故的主要因素是思想疏忽。同时可以看出,十字路口、进出站和转弯处的交通事故引起的伤亡人数要高于其他因素。超车和前车距离过近引起的交通事故造成伤亡人数相对较小。