智能交通系统和大数据分析的融合可以通过以下几个步骤来实现：
数据采集和整合：智能交通系统通过各种传感器、摄像头和其他设备收集交通数据，包括车辆流量、速度、车辆类型等信息，同时还可以整合其他数据源，如气象数据、道路状况数据等。
数据存储和处理：采集到的数据需要存储并进行处理分析。可以利用大数据平台来存储和处理这些海量数据，如Hadoop、Spark等，同时可以利用数据库系统来存储结构化数据。
数据分析和挖掘：利用大数据分析技术来对交通数据进行分析和挖掘，可以发现交通拥堵的规律、预测交通事故的发生概率、优化信号灯配时等。
实时监控和调度：利用实时数据分析技术，可以对交通情况进行实时监控，及时发现问题并进行调度，如调整路灯配时、引导交通流向等。
数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现给管理者和决策者，帮助他们更直观地了解交通状况，做出相应的决策。
案例分析：某城市利用智能交通系统和大数据分析技术，对城市交通进行了优化。他们通过对交通数据的分析，发现了交通高峰时段和拥堵的热点区域，然后针对这些问题制定了相应的交通管控措施，包括调整信号灯配时、增加交通警力等。经过一段时间的实施，交通拥堵情况得到了明显改善。
关键词：智能交通系统，大数据分析，数据采集，数据处理，实时监控，数据可视化