利用大数据技术，将非煤矿山、烟花爆竹、工贸等重点行业领域安全管理信息和日常监测监控系统数据清洗、抽取、加工、处理及融合，围绕人的不安全行为，物的不安全状态、环境的安全因素、管理的缺陷四类因素，利用大数据分析模型，融合地图发布、图层服务、定位查询、空间分析、统计分析、专题检索等地理信息服务，形成基于大数据挖掘分析的安全监管监察及风险预警预测，实现从手工式、现场式监管监察逐步向“信息导向”式的“一体化协同”的监管监察方式转变。

实施方案：

      1、看得见的历史

      引入多种现代统计图形和数据可视化手段，让管理看得见、让安全状况一目了然。将安全生产系统的内在结构直观地展现在管理这眼前。

      针对安全生产事故调查报告多以非结构化文本方式存在，难以采用常规的检索、查询、统计方法进行分析的难题，采用文本挖掘技术，从大量历史文档中提取有用信息，识别不同区域事故演化发生的特点和模式。

      2、摸得着的规律

     采用复杂系统的分析方法，对不同的隐患之间的关联关系进行分析，甄别出隐患的内在关系规律，从而为隐患的标本兼治提供数据基础。

      3、用得上的策略

      采用箱线图等分析方法，对不同的执法队伍进行分析，系统全面地展示执法数据的分布，而不是局限于某些简单的统计数据。

      采用购物篮分析等现代机器学习与模式识别的方法，对不同执法队伍的执法特点进行分析，从而找出不同执法队伍进一步提升的方向。