本文通过Django框架搭建了一个基于大数据分析的道路交通安全影响因素研究平台，收集了大量道路交通事故数据、交通参数、环境因素等。通过对这些数据进行深入挖掘和分析，得出了以下主要结论：

首先，道路交通事故的发生与多种因素有关，包括车辆类型、驾驶员年龄、性别、行驶速度、天气状况等。这些因素对道路交通事故的发生具有显著影响，需要在交通管理和安全策略中予以充分考虑。

其次，道路基础设施状况也是影响交通安全的重要因素。如道路标线、信号灯、护栏等设施的合理设置和维护，对降低交通事故发生率具有积极作用。

第三，交通违法行为是导致道路交通事故的重要原因。通过对交通违法数据的分析，可以发现违法行为的规律和特点，为交通管理部门制定针对性的执法策略提供依据。

此外，环境因素对道路交通安全也具有重要影响。如天气状况、照明条件、道路湿滑等都会对交通事故的发生产生影响。因此，在交通事故预防工作中，需要密切关注环境因素，并采取相应措施。

本研究还从宏观角度分析了地区经济发展、人口密度、交通政策等因素对道路安全的影响。结果显示，这些因素与道路交通事故的发生具有一定的相关性，说明在交通安全管理中，需要综合考虑多种因素，制定全面、科学的安全策略。

综上所述，基于大数据分析的道路交通安全影响因素研究提供了深入了解道路交通事故发生的规律和特点，对于制定针对性的交通管理和安全策略具有重要意义。希望通过本研究，能为我国道路安全事业的发展贡献力量。
 

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台Django项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，爬虫模块主要用来爬取网站的相关数据信息，利用离线数仓技术，构建高效、可扩展的数据存储和管理架构。用图表、热力图、词云等形式直观地展示校园信息分析结果，帮助用户快速理解信息态势。通过使用hadoop进行数据的存储，后台用来提供前台所用的json数据以及给出推荐的相关的用户行为可视化分析和用户行为信息。

图4.2系统功能模块图
 

交通事故数量

交通事故数量：利用数据可视化工具如Matplotlib或Plotly，对城市交通事故数据进行分组和统计，然后生成一个环形图来展示不同城市的事故数量。如图5-8所示。

图5.8 交通事故数量