วิเคราะห์ข้อมูล อุบัติเหตุบนถนน @ ประเทศไทย @ ติดอันดับ2 ของโลก
เครดิตภาพ google
เมื่อไม่นานมานี้ ข่าวจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนในประเทศไทย ติดอันดับสองของโลก เป็นข่าวที่ผู้คนจำนวนมากให้ความสนใจ และสนใจ
ตอนนี้หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง คงลงมือแก้ไขไปบ้างแล้วไม่มากก็น้อย
ผมหยิบเรื่องนี้มาพูด เพราะไปสะดุดกับงานจากต่างประเทศสองชิ้นครับ
ชิ้นที่หนึ่ง เป็นงานวิจัยจากเว็บไซต์ AutoInsurance Center ซึ่งเป็นเว็บที่รวบรวมข่าวและข้อมูลเกี่ยวกับการประกันภัย โดยอาศัยข้อมูลจากอินสตาแกรมเพื่อวิเคราะห์อาการที่เรียกเป็นภาษาอังกฤษว่า Road Rage หรืออาการที่คนขับบันดาลโทสะ แล้วแสดงอาการต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการทะเลาะโต้เถียง ขับรถปาดหน้า หรือแม้กระทั่งลงมาทำร้ายร่างกายกัน
ทีมงานของเว็บไซต์ได้วิเคราะห์แฮช แท็ก #roadrage จากอินสตาแกรม และได้ผลการวิเคราะห์เป็นดังรูปประกอบบทความ พบหลายสิ่งหลายอย่างที่น่าสนใจ เช่น จากรูปที่ 1 ช่วงเดือนเมษายน และพฤษภาคม เป็นเดือนที่คนขับบันดาลโทสะกันน้อยที่สุด ส่วนเดือนที่โมโหกันหนักที่สุด เป็นเดือนสิงหาคม ซึ่งเป็นเดือนที่บรรดานักเรียน นักศึกษา ปิดภาคเรียน ครอบครัวพากันออกไปท่องเที่ยว ถ้าพิจารณากันเป็นวัน จะพบว่าวันอาทิตย์ เป็นวันที่บรรดาคนใช้รถโมโหโกรธากันน้อยที่สุด
ส่วนรูปที่ 2 เป็นการวิเคราะห์ว่า คนขับรถจะโพสต์คำว่า #roadrage กันตอนกี่โมงบ้าง ซึ่งจากรูปจะเห็นได้ชัดว่า ตอนเย็น ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนมุ่งหน้ากลับบ้านและอยากจะกลับไปพัก ในเวลา 17.00 น. และ 18.00 น. เป็นเวลาที่โพสต์
#roadrage กันมากที่สุด
ท่านผู้อ่านที่สนใจ สามารถตามอ่านได้จาก
http://www.autoinsurancecenter.com/roadrage-instagram-posts.htm ครับ
ส่วนงานชิ้นที่สองที่สะกิดให้ผมสะดุด คือ งานจากเว็บ
http://demos.datasciencedojo.com/ ซึ่งเป็นตัวอย่างการ นำข้อมูลมาวิเคราะห์ในแบบการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีการนำข้อมูลจากสำนัก งานสถิติทางด้านการขนส่งของสหรัฐอเมริกา มาวิเคราะห์เพื่อสร้างแบบจำลองความเสียหายที่จะเกิดขึ้นจากอุบัติเหตุ โดยป้อนข้อมูลช่วงเวลาที่เกิดขึ้นของอุบัติเหตุ ลักษณะของอุบัติเหตุว่ามีแอลกอฮอล์เกี่ยวข้องหรือไม่ ลักษณะถนนที่เกิดอุบัติเหตุ ผลลัพธ์ของอุบัติเหตุ ถึงกับต้องใช้รถยกหรือไม่
สถานที่ของอุบัติเหตุว่าใกล้พื้นที่กำลังทำถนนหรือไม่ สถานที่เกิดเหตุอยู่ในเขตเมืองหรือระหว่างเมือง เกิดเหตุในช่วงวันธรรมดาหรือวันสุดสัปดาห์ เกิดเหตุในช่วงเวลาใดของวัน การชนเป็นแบบใด มีคนเดินถนนหรือคนขี่จักรยานเข้ามาเกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุหรือไม่ เกิดเหตุตรงแยกหรือไม่ เกิดเหตุบนถนนหรือไม่ ถนนเป็นเนินหรือไม่ ความเร็วสูงสุดบนถนนเส้นนั้น สภาพผิวถนนขณะนั้น มีสัญญาณจราจรควบคุมหรือไม่ ชนิดของถนนว่าเป็นถนนสองเลน ถนนไฮเวย์ หรือถนนวันเวย์ จำนวนรถที่เกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุ สภาพอากาศขณะนั้น มีทรัพย์สินอื่น ๆ เสียหายหรือไม่ และถนนเส้นนั้นมีกี่เลน
หลังจากป้อนข้อมูลเหล่านี้ลงไปแล้ว ระบบจะวิเคราะห์ว่า จะมีโอกาสมีผู้เสียชีวิตเป็นเท่าใด บาดเจ็บเท่าใด บาดเจ็บสาหัสเท่าใด จำนวนผู้บาดเจ็บเป็นเท่าใด ซึ่งท่านที่สนใจ สามารถดูรายละเอียดและทดลองใช้ได้ที่
http://demos.datascien
cedojo.com/demo/caraccidentoutcomepredictor/
แม้จะเป็นงานชิ้นเล็ก ๆ สองงาน แต่ท่านผู้อ่านที่เกี่ยวข้องกับเรื่องอุบัติเหตุบนท้องถนนคงพอมองเห็นภาพแล้วนะครับ ว่ามันเกี่ยวข้องกับหลายฝ่าย ทั้งคนขับเอง และสภาพแวดล้อม ไม่ว่าจะเป็นสภาพอากาศ สภาพถนน กฎจราจร รวมถึงสภาพยานพาหนะที่เกิดอุบัติเหตุ แม้ว่าการวิเคราะห์ผลของอุบัติเหตุจะเป็นการวิเคราะห์จากสหรัฐอเมริกา แต่ถ้าจะปรับใช้ให้เหมาะกับประเทศไทย คงต้องอาศัยปัจจัยอื่น ๆ อีกพอสมควร เช่น อาจต้องเปลี่ยนข้อมูลจากความเร็วสูงสุดของถนนเส้นนั้น มาเป็นความเร็วของรถขณะเกิดอุบัติเหตุ (เนื่องจาก “เรา” มักไม่ค่อยเคารพกฎจราจรในบ้านเรา) สภาพของรถที่เกิดอุบัติเหตุ เบรกใช้งานได้หรือไม่ ติดแก๊สหรือไม่ เป็นต้น
การจะลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุไม่ใช่เรื่องง่ายครับ และเราทุกคนไม่ควรทำเพียงแค่สนใจและสนใจเท่านั้น
เราทุกคนล้วนเป็นต้นเหตุของอุบัติเหตุได้ทั้งสิ้น มาเปลี่ยนจากสนใจและสนใจ มาเป็น สนใจและแก้ไขกันเถอะครับ
ถ้าเราทำได้ จำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนจะต้องลดลง...แน่นอน.
http://www.dailynews.co.th/it/397106 
วิเคราะห์ข้อมูล อุบัติเหตุบนถนน @ ประเทศไทย @ ติดอันดับ2 ของโลก
เครดิตภาพ google
เมื่อไม่นานมานี้ ข่าวจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนในประเทศไทย ติดอันดับสองของโลก เป็นข่าวที่ผู้คนจำนวนมากให้ความสนใจ และสนใจ
ตอนนี้หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง คงลงมือแก้ไขไปบ้างแล้วไม่มากก็น้อย
ผมหยิบเรื่องนี้มาพูด เพราะไปสะดุดกับงานจากต่างประเทศสองชิ้นครับ
ชิ้นที่หนึ่ง เป็นงานวิจัยจากเว็บไซต์ AutoInsurance Center ซึ่งเป็นเว็บที่รวบรวมข่าวและข้อมูลเกี่ยวกับการประกันภัย โดยอาศัยข้อมูลจากอินสตาแกรมเพื่อวิเคราะห์อาการที่เรียกเป็นภาษาอังกฤษว่า Road Rage หรืออาการที่คนขับบันดาลโทสะ แล้วแสดงอาการต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการทะเลาะโต้เถียง ขับรถปาดหน้า หรือแม้กระทั่งลงมาทำร้ายร่างกายกัน
ทีมงานของเว็บไซต์ได้วิเคราะห์แฮช แท็ก #roadrage จากอินสตาแกรม และได้ผลการวิเคราะห์เป็นดังรูปประกอบบทความ พบหลายสิ่งหลายอย่างที่น่าสนใจ เช่น จากรูปที่ 1 ช่วงเดือนเมษายน และพฤษภาคม เป็นเดือนที่คนขับบันดาลโทสะกันน้อยที่สุด ส่วนเดือนที่โมโหกันหนักที่สุด เป็นเดือนสิงหาคม ซึ่งเป็นเดือนที่บรรดานักเรียน นักศึกษา ปิดภาคเรียน ครอบครัวพากันออกไปท่องเที่ยว ถ้าพิจารณากันเป็นวัน จะพบว่าวันอาทิตย์ เป็นวันที่บรรดาคนใช้รถโมโหโกรธากันน้อยที่สุด
ส่วนรูปที่ 2 เป็นการวิเคราะห์ว่า คนขับรถจะโพสต์คำว่า #roadrage กันตอนกี่โมงบ้าง ซึ่งจากรูปจะเห็นได้ชัดว่า ตอนเย็น ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนมุ่งหน้ากลับบ้านและอยากจะกลับไปพัก ในเวลา 17.00 น. และ 18.00 น. เป็นเวลาที่โพสต์
#roadrage กันมากที่สุด
ท่านผู้อ่านที่สนใจ สามารถตามอ่านได้จาก http://www.autoinsurancecenter.com/roadrage-instagram-posts.htm ครับ
ส่วนงานชิ้นที่สองที่สะกิดให้ผมสะดุด คือ งานจากเว็บ http://demos.datasciencedojo.com/ ซึ่งเป็นตัวอย่างการ นำข้อมูลมาวิเคราะห์ในแบบการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีการนำข้อมูลจากสำนัก งานสถิติทางด้านการขนส่งของสหรัฐอเมริกา มาวิเคราะห์เพื่อสร้างแบบจำลองความเสียหายที่จะเกิดขึ้นจากอุบัติเหตุ โดยป้อนข้อมูลช่วงเวลาที่เกิดขึ้นของอุบัติเหตุ ลักษณะของอุบัติเหตุว่ามีแอลกอฮอล์เกี่ยวข้องหรือไม่ ลักษณะถนนที่เกิดอุบัติเหตุ ผลลัพธ์ของอุบัติเหตุ ถึงกับต้องใช้รถยกหรือไม่
สถานที่ของอุบัติเหตุว่าใกล้พื้นที่กำลังทำถนนหรือไม่ สถานที่เกิดเหตุอยู่ในเขตเมืองหรือระหว่างเมือง เกิดเหตุในช่วงวันธรรมดาหรือวันสุดสัปดาห์ เกิดเหตุในช่วงเวลาใดของวัน การชนเป็นแบบใด มีคนเดินถนนหรือคนขี่จักรยานเข้ามาเกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุหรือไม่ เกิดเหตุตรงแยกหรือไม่ เกิดเหตุบนถนนหรือไม่ ถนนเป็นเนินหรือไม่ ความเร็วสูงสุดบนถนนเส้นนั้น สภาพผิวถนนขณะนั้น มีสัญญาณจราจรควบคุมหรือไม่ ชนิดของถนนว่าเป็นถนนสองเลน ถนนไฮเวย์ หรือถนนวันเวย์ จำนวนรถที่เกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุ สภาพอากาศขณะนั้น มีทรัพย์สินอื่น ๆ เสียหายหรือไม่ และถนนเส้นนั้นมีกี่เลน
หลังจากป้อนข้อมูลเหล่านี้ลงไปแล้ว ระบบจะวิเคราะห์ว่า จะมีโอกาสมีผู้เสียชีวิตเป็นเท่าใด บาดเจ็บเท่าใด บาดเจ็บสาหัสเท่าใด จำนวนผู้บาดเจ็บเป็นเท่าใด ซึ่งท่านที่สนใจ สามารถดูรายละเอียดและทดลองใช้ได้ที่ http://demos.datascien
cedojo.com/demo/caraccidentoutcomepredictor/
แม้จะเป็นงานชิ้นเล็ก ๆ สองงาน แต่ท่านผู้อ่านที่เกี่ยวข้องกับเรื่องอุบัติเหตุบนท้องถนนคงพอมองเห็นภาพแล้วนะครับ ว่ามันเกี่ยวข้องกับหลายฝ่าย ทั้งคนขับเอง และสภาพแวดล้อม ไม่ว่าจะเป็นสภาพอากาศ สภาพถนน กฎจราจร รวมถึงสภาพยานพาหนะที่เกิดอุบัติเหตุ แม้ว่าการวิเคราะห์ผลของอุบัติเหตุจะเป็นการวิเคราะห์จากสหรัฐอเมริกา แต่ถ้าจะปรับใช้ให้เหมาะกับประเทศไทย คงต้องอาศัยปัจจัยอื่น ๆ อีกพอสมควร เช่น อาจต้องเปลี่ยนข้อมูลจากความเร็วสูงสุดของถนนเส้นนั้น มาเป็นความเร็วของรถขณะเกิดอุบัติเหตุ (เนื่องจาก “เรา” มักไม่ค่อยเคารพกฎจราจรในบ้านเรา) สภาพของรถที่เกิดอุบัติเหตุ เบรกใช้งานได้หรือไม่ ติดแก๊สหรือไม่ เป็นต้น
การจะลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุไม่ใช่เรื่องง่ายครับ และเราทุกคนไม่ควรทำเพียงแค่สนใจและสนใจเท่านั้น
เราทุกคนล้วนเป็นต้นเหตุของอุบัติเหตุได้ทั้งสิ้น มาเปลี่ยนจากสนใจและสนใจ มาเป็น สนใจและแก้ไขกันเถอะครับ
ถ้าเราทำได้ จำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนจะต้องลดลง...แน่นอน. http://www.dailynews.co.th/it/397106