📊 Dataset Analysis: ผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนน ปี 2568
🗂️ ที่มาของข้อมูล
| รายละเอียด | ข้อมูล |
|---|---|
| ชุดข้อมูล | ผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนน ปี 2568 |
| แหล่งข้อมูล | data.go.th — Open Government Data ประเทศไทย |
| ระบบ | ระบบบูรณาการข้อมูลการตายจากอุบัติเหตุทางถนน (3 ฐาน) |
| จำนวนแถว | 16,078 ราย |
| ช่วงเวลา | 1 มกราคม — 31 ธันวาคม 2568 |
🔬 เครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์ (3 เครื่องมือ)
1. 🐍 Python (Pandas + Matplotlib)
วิเคราะห์เชิงสถิติจากข้อมูลดิบโดยตรง นับจำนวน จัดกลุ่ม และสร้าง Visualization ที่แม่นยำที่สุด เพราะประมวลผลทุก record ทั้ง 16,078 ราย
2. 🤖 Claude AI
ตีความ pattern ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล อธิบาย insight เชิงบริบทสังคม และเชื่อมโยงกับปัจจัยที่ตัวเลขอาจไม่ได้บอกโดยตรง
3. 💬 ChatGPT
เปรียบเทียบการตีความ ตั้งคำถามเชิงสาธารณสุข และเสนอแนวทางนำข้อมูลไปใช้เชิงนโยบาย
📈 Dashboard ภาพรวม
💡 Insight ที่ค้นพบ
🔴 Insight 1: มกราคมอันตรายที่สุด
เดือน มกราคม มีผู้เสียชีวิตสูงสุด 1,634 ราย รองลงมาคือธันวาคม (1,524 ราย) สอดคล้องกับช่วง “เจ็ดวันอันตราย” ปีใหม่ที่มีการเดินทาง ดื่มแล้วขับ และขับเร็วมากขึ้น กันยายนมีผู้เสียชีวิตน้อยสุด (1,155 ราย) ซึ่งเป็นช่วงไม่มีเทศกาลใหญ่
ควรเร่งมาตรการเชิงรุก ก่อนเทศกาล ไม่ใช่แค่ ระหว่างเทศกาล
🔵 Insight 2: ผู้ชายเสียชีวิต 3 เท่าของผู้หญิง
| เพศ | จำนวน | สัดส่วน |
|---|---|---|
| ชาย | 12,197 | 75.8% |
| หญิง | 3,881 | 24.2% |
สะท้อนพฤติกรรมการขับขี่เสี่ยงที่พบในผู้ชายสูงกว่า ทั้งไม่สวมหมวกกันน็อค ขับเร็ว และดื่มแล้วขับ
🟡 Insight 3: รถจักรยานยนต์ = ภัยอันดับ 1
ในกลุ่มที่ระบุยานพาหนะได้:
| ยานพาหนะ | จำนวน |
|---|---|
| รถจักรยานยนต์ | 7,221 |
| รถยนต์ | 916 |
| คนเดินเท้า | 374 |
| รถจักรยาน | 184 |
รถจักรยานยนต์คิดเป็น ~79% ของยานพาหนะที่ระบุได้ทั้งหมด แม้จะมีจำนวนบนถนนน้อยกว่ารถยนต์
🟢 Insight 4: ผู้สูงอายุ 65+ เสียชีวิตมากที่สุดในทุกกลุ่ม
| กลุ่มอายุ | จำนวน |
|---|---|
| 0–15 ปี | 826 |
| 16–25 ปี | 2,519 |
| 26–35 ปี | 2,437 |
| 36–45 ปี | 2,157 |
| 46–55 ปี | 2,506 |
| 56–65 ปี | 2,552 |
| 65+ ปี | 2,812 |
สะท้อนทั้งร่างกายที่ฟื้นตัวช้า และผู้สูงอายุในชนบทที่ยังต้องพึ่งรถจักรยานยนต์
🟣 Insight 5: นครราชสีมา — จังหวัดอันดับ 1
| อันดับ | จังหวัด | ผู้เสียชีวิต |
|---|---|---|
| 1 | นครราชสีมา | 677 |
| 2 | กรุงเทพมหานคร | 624 |
| 3 | ชลบุรี | 592 |
| 4 | เชียงใหม่ | 513 |
| 5 | อุบลราชธานี | 436 |
จังหวัดที่ประชากรหนาแน่น ทางผ่าน หรือมีการเดินทางระหว่างจังหวัดสูง ล้วนติด Top 10
🔄 เปรียบเทียบผลจาก 3 เครื่องมือ
| ประเด็น | Python | Claude AI | ChatGPT |
|---|---|---|---|
| ตัวเลขแม่นยำ | ✅ แม่นยำสูงสุด | อ้างอิงจาก Python | ใกล้เคียง |
| ตีความ pattern | ให้ตัวเลขเท่านั้น | ✅ เชื่อมบริบทสังคม | ✅ มุมมองนโยบาย |
| สร้าง Visualization | ✅ กราฟละเอียด | ❌ | ❌ |
| ข้อเสนอแนะ | ❌ | ✅ เชิงพฤติกรรม | ✅ เชิงสาธารณสุข |
สรุป: Python ให้ความแม่นยำ, AI ช่วยตีความ, ใช้ร่วมกันให้ผลดีที่สุด
📝 ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย
- เร่งมาตรการก่อนเทศกาล โดยเฉพาะปีใหม่และสงกรานต์
- มุ่งเป้าที่รถจักรยานยนต์ บังคับใช้กฎหมายหมวกกันน็อค และพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน
- ดูแลผู้สูงอายุเป็นพิเศษ ทั้งการตรวจสมรรถภาพและทางเลือกในการเดินทาง
ที่มา: ระบบบูรณาการข้อมูลการตายจากอุบัติเหตุทางถนน (3 ฐาน) · data.go.th · ปี 2568