การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน และการเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบการจำแนกข้อมูล บนชุดข้อมูลอุบัติเหตุบนโครงข่ายถนนของกระทรวงคมนาคม ปี 2562 – 2567

การจัดทำโครงงานในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดอุบัติเหตุ บนท้องถนนและเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจำแนกข้อมูลบนชุดข้อมูลการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน จากข้อมูลบนชุดข้อมูลอุบัติเหตุบนโครงข่ายถนนของกระทรวงคมนาคม ปี 2562 – 2567 สำหรับเผยแพร่บนเว็บไซต์ โดยคณะผู้จัดทำได้เลือกใช้ขั้นตอนกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย crisp-dm (cross industry standard process for data mining) จากเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลแบบ classification ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนนและเปรียบเทียบ ประสิทธิภาพตัวแบบการจำแนกข้อมูล ดังนี้ (1) เทคนิคที่ใช้วิเคราะห์ปัจจัยการเกิดอุบัติเหตุ ได้แก่ เทคนิค chi-square, เทคนิค correlation based feature selection (cfs) และ เทคนิค information gain และ (2) เทคนิคการจำแนกข้อมูล ได้แก่ เทคนิค decision tree,เทคนิค random forest , เทคนิค voting , เทคนิค naïve bayes , เทคนิค gradient boosting และเทคนิค deep learning ซึ่งคณะผู้จัดทำได้จัดทำเว็บไซต์สำหรับเผยแพร่ข้อมูลข้อมูลการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนนปี 2562 – 2567 และแสดงค่าน้ำหนักปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดอุบัติเหตุ บนท้องถนนและผลเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจำแนกข้อมูลบน web browser ผู้ใช้สามารถนำข้อมูลไปศึกษาค้นคว้าข้อมูลตามที่ผู้ใช้ต้องการ ได้เพื่อให้เกิดประโยชน์กับความปลอดภัยของบุคคลทั่วไปให้ได้ประสิทธิภาพมากขึ้นต่อไป