本发明公开了一种基于网约车数据的驾驶行为建模及分析方法，具体包括：提取网约车轨迹数据和订单起讫点数据并进行预处理，得到含有速度和加速度变量的多组驾驶特征序列数据；采用基于分层狄利克雷过程‑隐半马尔科夫的改进非参数贝叶斯学习模型进行驾驶行为建模，对车辆的驾驶行为状态进行识别。构建状态空间向量对驾驶员的驾驶风格类型进行表征，并采用改进K‑means聚类算法对驾驶员进行聚类；依据驾驶行为状态识别和驾驶风格分类结果，可分析不同风格的类型驾驶员在不同交通运行状态下驾驶行为状态。本发明实现了对车辆驾驶行为状态进行识别以及对驾驶者类型划分，从而实现特定场景下不同类型驾驶员驾驶行为的分析。