大數據被認為是其比較新潮的概念，但作為方法論而言，數據的分析和辦理已經有很長的歷史了，那麽為什麽現在又開始講大數據了呢？ 　　 　　主要是現在發現大數據它不再僅僅一門新的技能，更是一種新的思想，一旦把統計學和現在的大規模的數據融合在一起，就會推翻許多本來的一些思想方法。 　　
　　有句話說得好，大數據早期價值來自於思想方法和技能，大數據的中後期價值必須從數據自身當中去發掘，所以也便是說需要脫離咱們思想的原有的結構，找到數據潛在的價值。 　　 　　大數據發掘事端危險 　　 　　利用大數據提早去發現危險，提早幹涉。應善於從歷史數據裏邊去預測出危險的集體，在危險還沒有釀成事端時，就應在萌芽狀態時掐滅。 　　 　　具體該怎麽做？利用大數據思想主要從兩方面著手。 　　 　　1.從事端的相關和相關聯系中發掘事端危險集體。 　　 　　具體怎麽分析事端危險？以要點車輛為例，首要要構建常常通行要點車輛動態數據庫。再依據通行的頻次、時段、路途、區域、線路等數據，來構建要點車輛通行特征標簽體系。最終再利用這些標簽數據和事端數據做一個正相關性的分析，最終發掘要點車輛事端相關性的危險集體。 　　 　　怎麽解決問題，首要要有三個改變。 　　 　　第一個改變便是全量的數據，在大數據時代可以分分出更多的數據，甚至是全量的數據，不要依賴於隨機采樣。 　　 　　第二個改變不要執迷於精確性，精確性是信息化時代的產品，是一的時分就不要填二，但是大數據它的包容性會更強一點。 　　 　　第三個改變便是不要熱衷於尋覓因果聯系，不要分析意圖。只需知道是什麽就可以，而不用知道它是為什麽。 　　 　　此外還需要學會把事務問題轉化成數據問題，不要去主觀裏猜測，要直接讓數據說話。 　　 　　2.從全域數據中發掘特定時間內發生變化的事端危險集體。 　　 　　結合全國大數據、本地大數據對臨時性通行特征發生變化的車輛集體進行危險發掘。如節假日長距離行進要點車輛、當地農忙期間U型彎要點車輛、節假日行進線路變化大客車、行進頻次添加面包車等。 　　 　　事端危險管理 　　 　　90%的事端都是由駕馭人導致的，管理事端首要要管理駕馭人，從三個維度來講。第一是駕馭危險認知；第二是駕馭危險情緒；第三個是應急處置能力。 　　 　　依據馬萊茨克的大眾傳播場形式可以得出兩個結論。作用方面：警示作用視頻大於語音及文字；及時的警示作用比滯後的要好；精準的警示危險駕馭人比廣而告之且毫無意圖的作用要好。 　　 　　依據環境場理論：信息接收者和傳播信息的覆蓋度，是呈正比聯系的。通俗點講便是說傳播的範圍越廣，更容易構成一個社會的正能量。就可以幫助駕馭人更好的去承受這個音訊的自身。 　　 　　現在針對所提到的危險管理的形式，現場法律、源頭管理和滿分教育是高速公路危險管理常用的手段 。 　　 　　其中雲哨體系、5G富媒體短信、現場語音提示這三種管理方法較為遍及。 　　
　　現場語音提示：在高速公路的骨幹路途上安裝定向聲喇叭，把這個聲音聚攏在兩個車道以內，不會影響到對面的車道更不會有擾民問題。 　　 　　語音提示相關危險發現體系，發現體系對危險進行及時的驅離，整個過程不需要交警參加。在違法的同時馬上就會發出提示，抓現行的警示作用比社會的警示作用會大許多。