驾驶员风险因素分析方法主要包括以下几种：

1. 驾驶行为分析：通过监测驾驶员的驾驶行为，如超速、急刹车、急转弯等，来评估其风险水平。这些行为通常与交通事故的发生有直接关系。

2. 车辆状态监测：对车辆的关键部件进行实时监测，如刹车系统、轮胎状况等，以确保车辆处于良好的运行状态，从而降低事故风险。

3. 道路环境评估：分析道路的交通流量、路况、天气条件等因素，以评估驾驶员在特定道路环境下的风险水平。

4. 驾驶员健康监测：通过监测驾驶员的生理状态，如疲劳程度、酒精含量等，来评估其是否适合驾驶，从而降低事故风险。

5. 历史事故记录分析：对驾驶员的历史事故记录进行分析，以评估其风险水平，并采取相应的措施来降低未来事故的风险。

6. 机器学习与人工智能：利用机器学习和人工智能技术，对大量的驾驶数据进行分析，以发现潜在的风险因素，并提出相应的风险管理措施。

7. 驾驶员培训与教育：通过提供专业的驾驶员培训和教育，提高驾驶员的安全意识和驾驶技能，从而降低事故风险。

总结：驾驶员风险因素分析方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。通过综合运用这些方法，可以更全面、准确地评估驾驶员的风险水平，并采取相应的措施来降低事故风险。