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。图4.2系统功能模块图

图5.4 每个天气的交通事故的平均速度