交警运用大数据进行交通违法行为分析时，通常采取以下一系列步骤和策略，以确保分析的准确性和高效性：

一、数据收集与整合

数据来源：交警部门通过智能交通摄像头、传感器、车辆GPS系统、行车记录仪等多种设备收集道路交通数据。

数据整合：收集到的数据会被整合到一个统一的大数据分析平台，该平台能够对海量、多源、高速、全面、准确 的数据进行处理。

二、数据挖掘与特征提取

数据挖掘：在智能交通违章监测中，通过数据挖掘技术，交警部门可以提取出有效的特征信息，如车辆牌照号码、车辆速度、加速度等行车状态参数。

特征提取：这些特征信息有助于分析车辆的行为模式，帮助交通管理部门更好地识别违章行为。

三、行为模式分析与异常检测

行为模式分析：交警部门会利用大数据分析技术，对大量车辆的行驶轨迹进行分析，了解司机的日常行为习惯，如频繁变道、超速等。

异常检测：当发现某辆车频繁违章时，交通管理部门可以通过大数据分析系统实时监测其行驶轨迹，及时采取措施遏制其违法行为。

四、交通违法行为预测与预防

预测分析：基于历史交通数据的分析，交警部门可以发现一些频繁发生的违法行为模式和热点区域。

预防措施：交通管理部门可以提前采取一些预防和引导措施，如增加监控设备、设置更严格的交通信号灯等，以减少交通违法行为的发生。

五、决策支持与优化管理

决策支持：通过对违法行为数据的分类和汇总，交警部门可以了解不同种类的违法行为在不同时间、地点的分布情况，为交通管理决策提供支持。

优化管理：基于大数据分析的结果，交警部门可以优化交通管理策略，如增加交通信号灯、施工减速带等设施，以减少违法行为的发生。

六、隐私保护与数据安全

在利用大数据进行交通违法行为分析时，交警部门还需要特别注意交通参与者的隐私保护和数据安全。应加强对交通数据的加密和存储管理，确保数据不被非法获取和使用。

交警运用大数据进行交通违法行为分析是一个复杂而系统的过程，需要充分利用现代科技手段，结合传统执法经验，不断提高分析的准确性和高效性，为市民营造安全、有序的出行环境。