数据挖掘是近年来发展起来的技术,应用数据挖掘,人们可以将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中,为科学决策提供支持,以便快速地获取知识以及应用于决策领域,已经成为当前信息处理中的热门课题之一。本文分析了道路交通事故信息管理中的关键问题,第一:找出交通事故多发地点(段);第二找出道路交通事故的主要诱因,这两个问题可以采用数据挖掘理论中的聚类方法和关联分析方法进行分析。本文对实现于交通事故多发点段智能排查方法进行了研究与设计,提出了一个基于数据挖掘技术的排查方法。基于密度聚类分析的DBSCAN方法可以有效的对空间中的点集合进行聚类。在事故信息的关联发掘问题上,由于交通事故属性数据是一种多维的数据结构,而一般的关联规则挖掘算法不适合对多维的数据模型进行挖掘。因此,本文对经典的Apriori算法进行了改进,提出了一种针对交通事故属性数据模型分析的多维数据关联算法,增强了算法对于多维数据的处理能力。在以上研究工作的基础上,本文利用J2EE和JSP的强大功能,采用JSP+JavaBean+Servlet的三层结构,设计了交通事故数据挖掘系统的总体框架并且实现了数据挖掘模块和数据挖掘结果显示等功能。并采用塔里木石油公路交通事故数据进行了分析验证,系统能够对事故数据进行有效的分析,并展现分析结果,大大地提高了对交通事故信息的分析能力。