智能交通系统处理大数据和实时数据分析的方法有很多，首先，智能交通系统可以通过各种传感器和摄像头收集大量的交通数据，包括车辆数量、车速、交通拥堵情况等。这些数据会被存储在数据库中。然后，系统会利用数据挖掘和机器学习算法对这些数据进行分析，以预测交通流量、优化交通信号灯控制、提前发现交通事故等。实时数据分析方面，系统会利用复杂事件处理（CEP）技术对实时数据进行监控和分析，以及时发现交通问题并作出调整。
智能交通系统处理大数据和实时数据分析的关键是高效的数据采集和存储系统，以及强大的数据分析和处理算法。此外，系统还需要具备良好的实时数据传输和处理能力，以确保及时响应交通问题。
一个案例是新加坡的智能交通系统，他们利用大数据和实时数据分析技术，成功地优化了交通拥堵情况，提高了交通效率，缩短了通勤时间，提升了城市的交通运输体验。
综上所述，智能交通系统处理大数据和实时数据分析需要高效的数据采集和存储系统、强大的数据分析和处理算法，以及良好的实时数据传输和处理能力。