| # | ขั้นตอน | เวลา | เสร็จเมื่อ |
|---|---|---|---|
| 1 | Step 1: Ingest Raw Data | 0.009 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 2 | Step 2: Capture Schema & Baseline Metadata | 0.010 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 3 | Step 3: Data Quality Checks (Before) | 0.031 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 4 | Step 4: Cleaning & Standardization | 0.080 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 5 | Step 5: Data Quality Checks (After) | 0.034 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 6 | Step 6: EDA & Insight Extraction | 0.039 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 7 | Step 7: Build What-So What-Now What | 0.005 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 8 | Step 8: Prepare Dashboard Data | 0.016 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 9 | Step 9: Build Data Dictionary | 0.013 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 10 | Step 10: Create Sample Data (1,000 rows) | 0.035 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| 11 | Step 11: Export Artifacts | 0.025 วินาที | 2026-02-16T13:42:02 |
| หัวข้อเกณฑ์ | วิธีที่ระบบรองรับ | ไฟล์หลักฐาน |
|---|---|---|
| 3.5.1 การเตรียมข้อมูลและคุณภาพข้อมูล | ระบบตรวจสอบความครบถ้วนชนิดข้อมูล ค่าว่าง ข้อมูลซ้ำ โดเมนค่า และ outlier ก่อน-หลัง พร้อมบันทึกผลเชิงสถิติทุกขั้นตอน | รายงานคุณภาพก่อน รายงานคุณภาพหลัง รายงาน cleaning Workflow |
| 3.5.2 การสำรวจข้อมูล (EDA) | ระบบคำนวณสถิติเบื้องต้น การกระจาย ความสัมพันธ์ แนวโน้มรายเดือน และรูปแบบ missing/outlier เพื่อสกัด insight ที่นำไปใช้ได้จริง | EDA Summary Dashboard Data Dashboard |
| 3.5.3 การสื่อสารข้อมูล | หน้าแดชบอร์ดและ overview ใช้กราฟ/ตารางตามชนิดข้อมูล พร้อมคำอธิบาย What-So What-Now What และตัวเลขอ้างอิงจากแหล่งเดียวกัน | Insight 5 ประเด็น Overview Dashboard |
| 3.5.4 การใช้งาน (Usability) | ออกแบบหน้าเป็นลำดับ Overview -> Workflow -> Dashboard -> Dictionary -> Downloads พร้อมตัวกรอง ปุ่มรัน pipeline และสถานะแจ้งผล | Workflow Page Dashboard Page Downloads Page |
| 3.5.5 การติดตั้งและใช้งานจริง | มีคู่มือใช้งาน คำสั่งรัน dependency เวอร์ชัน และชุดข้อมูลตัวอย่าง 1,000 แถวสำหรับทดสอบเร็ว | README requirements sample_data_1000 |
| 3.5.6 ประสิทธิภาพ (Performance) | บันทึกเวลาทำงาน pipeline รายขั้นตอนและเวลารวม เพื่อใช้เทียบรอบการปรับปรุงและยืนยันความเสถียร | Performance Metrics Pipeline Meta Workflow Timeline |
What -> So What -> Now What
ข้อมูลสะอาดขึ้นและน่าเชื่อถือขึ้น
What (เกิดอะไรขึ้น): ข้อมูลซ้ำลดจาก 0.00% เหลือ 0.00% (ลดลง 0.00 จุดเปอร์เซ็นต์) ตัดรายการซ้ำออก 0 แถว เหลือข้อมูลใช้งาน 995 แถว
So What (สำคัญอย่างไร): ตัวเลขในรายงานไม่ถูกนับซ้ำ ทำให้คณะกรรมการเชื่อถือผลวิเคราะห์ได้มากขึ้น
Now What (ควรทำอะไรต่อ): กำหนดกติกาว่าอัตราข้อมูลซ้ำต้องต่ำกว่า 0.50% ทุกครั้งก่อนสรุปผลนำเสนอ
Source: 03_quality_before.json, 03_quality_after.json, 03_cleaning_report.json, cleaned_data.csv, /workflow
ยังมีเคสที่ไปถึงโรงพยาบาลช้า
What (เกิดอะไรขึ้น): เวลามัธยฐานจากจุดเกิดเหตุถึงโรงพยาบาล = 42.0 นาที, กลุ่มเคส 5% ที่ช้าที่สุดใช้เวลาประมาณ 203.5 นาที และมีเคสเกิน 60 นาที 33.27%
So What (สำคัญอย่างไร): เคสที่ช้าเกิน 1 ชั่วโมงมีโอกาสอาการหนักขึ้น และเพิ่มภาระงานห้องฉุกเฉิน
Now What (ควรทำอะไรต่อ): ตั้งเป้ารอบถัดไปให้สัดส่วนเคสเกิน 60 นาทีลดลงอย่างน้อย 5 จุดเปอร์เซ็นต์
Source: 04_eda_summary.json, dashboard_data.json, cleaned_data.csv, /dashboard
เคสกระจุกอยู่ในบางจังหวัด
What (เกิดอะไรขึ้น): จังหวัดที่พบเคสมากที่สุดคือ ชลบุรี = 48 เคส (4.82%) และ 3 จังหวัดแรกคิดเป็น 12.86% ของข้อมูลทั้งหมด
So What (สำคัญอย่างไร): ถ้าลงทรัพยากรให้ถูกจังหวัด จะลดเคสได้เร็วกว่าเฉลี่ยกระจายทุกพื้นที่เท่ากัน
Now What (ควรทำอะไรต่อ): จัดทีมเชิงรุกใน 3 จังหวัดแรก และติดตามจำนวนเคสรายเดือนเป็น KPI หลัก
Source: dashboard_data.json, 04_eda_summary.json, cleaned_data.csv, /dashboard
มีกลุ่มอายุที่ควรโฟกัสชัดเจน
What (เกิดอะไรขึ้น): กลุ่มอายุ 25-44 ปี มีมากที่สุด 302 เคส (30.35% ของเคสที่ระบุอายุ) และผู้บาดเจ็บเพศชายคิดเป็น 60.70%
So What (สำคัญอย่างไร): การรณรงค์แบบเจาะกลุ่มอายุนี้จะคุ้มค่ากว่าการสื่อสารแบบกว้าง
Now What (ควรทำอะไรต่อ): เริ่มมาตรการเฉพาะกลุ่มอายุที่สูงสุด และตั้งเป้าลดเคสกลุ่มนี้อย่างน้อย 10% ในรอบถัดไป
Source: 04_eda_summary.json, dashboard_data.json, cleaned_data.csv, /dashboard
ข้อมูลสารเสพติดต้องติดตามคุณภาพเพิ่ม
What (เกิดอะไรขึ้น): เคสที่บันทึกว่าเกี่ยวข้องสารเสพติด (drugs=1) = 0.00% ของข้อมูลที่มีค่า; องค์ประกอบสำคัญ: kratom 0.00%, cannabis 0.00%
So What (สำคัญอย่างไร): ตัวเลขต่ำมากผิดสังเกต อาจหมายถึงปัญหาการบันทึกข้อมูล ไม่ใช่ความเสี่ยงจริงที่ต่ำ
Now What (ควรทำอะไรต่อ): ตรวจคุณภาพการบันทึกฟิลด์ drugs/kratom/cannabis รายเดือน และตั้งเป้าความครบถ้วนข้อมูล >= 95%
Source: 04_eda_summary.json, dashboard_data.json, cleaned_data.csv, /dashboard