交警在确保大数据分析的准确性方面，可以遵循以下分点表示和归纳的步骤和策略：

一、数据质量保障

数据准确性和完整性：确保收集到的交通数据准确、完整，没有错误、缺失或不一致的情况。这包括来自各种传感器、摄像头、GPS系统等的数据源。

数据清洗和校验：在数据进入分析系统之前，进行必要的数据清洗和校验工作，以消除异常值、重复数据或格式错误等问题。

二、数据采集和处理的标准化

制定数据采集标准：建立统一的数据采集标准和规范，确保从各个数据源获取的数据格式、单位、时间戳等信息一致，方便后续的数据处理和分析。

数据处理流程规范：建立清晰的数据处理流程，包括数据预处理、数据转换、数据整合等步骤，确保每一步都按照预定的标准进行操作。

三、数据样本选择的合理性

代表性样本选择：在进行大数据分析时，选择具有代表性的数据样本进行分析，避免样本选择偏差导致分析结果不准确。

多维度数据融合：结合不同来源、不同维度的数据进行分析，提高分析的全面性和准确性。

四、算法和模型的选择与优化

合适的算法和模型：根据具体的数据特征和业务需求，选择合适的算法和模型进行分析，如机器学习、深度学习等。

模型持续优化：对选定的算法和模型进行持续优化和调整，提高分析的准确性和效率。

五、隐私保护和数据安全

隐私保护策略：在大数据分析过程中，遵循隐私保护原则，确保交通参与者的个人信息不被泄露或滥用。

数据安全措施：采用加密、备份等安全措施保护数据安全，防止数据被非法获取或篡改。

六、持续监控和评估

分析结果监控：对大数据分析的结果进行持续监控，确保分析结果的准确性和有效性。

评估与反馈：定期对大数据分析的效果进行评估和反馈，根据评估结果调整和优化分析策略和方法。

通过遵循以上步骤和策略，交警可以确保大数据分析的准确性，为交通管理提供有力支持。同时，还需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应日益复杂的交通环境和业务需求。