智慧矿山驾驶员行为分析系统的数据分析方法首先涉及数据的采集和预处理。通过传感器、摄像头等设备采集驾驶员行为数据，包括车速、加速度、转向角度等信息。在预处理阶段，对数据进行清洗、去噪、标准化等处理，以确保数据的质量和一致性。
接下来是特征提取与选择阶段。在这一步中，从原始数据中提取与驾驶行为相关的特征，如急转弯次数、超速时长、急加减速次数等。同时，采用特征选择方法筛选出最具代表性和影响力的特征，以降低模型复杂度和提高模型效果。
最后，利用机器学习、深度学习等方法进行数据建模与分析。常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过将驾驶行为数据作为训练样本，建立预测模型，对驾驶员行为进行分类、识别或预测，从而实现对驾驶员行为的分析和评估。同时，利用数据可视化技术将分析结果直观呈现，帮助管理人员及时了解驾驶员行为状况，采取相应措施提升安全性和效率。