随着大数据技术的快速发展和安全管理理论的逐渐完善，数据挖掘技术在安全管理决策领域中受到了众多学者和企业的关注。面临着员工日益提高的安全需求以及社会舆论的高度关注，煤矿企业不得不提升安全管理水平来适应社会的快速发展。然而，如何精确、高效和客观的评价煤矿企业的安全管理效率，并对其进行有效性提升是当前煤矿企业迫切需要解决的安全问题。《“十四五”矿山安全生产规划》(应急〔2022〕64号)中指出应“充分应用大数据技术开展数据耦合分析，应用智能视觉分析、数据挖掘和机器学习等技术，实现对全国矿山企业的灾害风险、隐患治理、安全生产管理全面动态监管监察。”表明当前政府和煤矿企业对大数据技术和方法在煤矿安全管理中的应用显得极为迫切。基于上述背景，本书结合安全管理、系统工程以及数据挖掘等理论和方法，从大数据背景出发，对当前中国煤矿安全管理研究基础变革，煤矿安全管理内涵、范式及事故发生机理，煤矿安全管理影响要素深度挖掘、煤矿安全管理效率评估和煤矿安全管理效率提升等五个方面进行研究，来解决煤矿企业在实施安全管理过程中存在的效率问题，从而有针对性的制定提升煤矿安全管理水平的发展路径及相关策略。