คนจนแต่ละพื้นที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างไร? หา insight จากข้อมูลด้วยเทคนิค Data Science 

คนจนแต่ละพื้นที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างไร? หา insight จากข้อมูลด้วยเทคนิค Data Science 

30 มิถุนายน 2568

ปัญหาความยากจนเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของประเทศไทยมาอย่างต่อเนื่อง แม้ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ประเทศไทยจะมีการเติบโตทางเศรษฐกิจและความพยายามของภาครัฐในการยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน แต่ยังคงมีประชาชนจำนวนไม่น้อยที่ยังประสบปัญหาด้านรายได้ ความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึงทรัพยากรและบริการพื้นฐาน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเหลื่อมล้ำที่ยังฝังรากลึกในโครงสร้างสังคมไทย 

การแก้ปัญหาความยากจนและยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชนด้วยระบบ TPMAP  

ระบบบริหารจัดการข้อมูลการพัฒนาคนแบบชี้เป้า (TPMAP: Thai People Map and Analytics Platform) พัฒนาขึ้นโดยสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ หรือ สภาพัฒน์ (สศช.) และศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เพื่อเป็นกรณีตัวอย่างของการพัฒนาระบบ Big Data ของภาครัฐ ตามมติของคณะกรรมการบริหารราชการแผ่นดินเชิงยุทธศาสตร์ ในเวลาต่อมาได้นำระบบดังกล่าวมาใช้ในการบริหารราชการแผ่นดินเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน ทั้งในด้านการเพิ่มรายได้ ลดภาระค่าครองชีพ และเพิ่มโอกาสด้านอาชีพ 

Thai People Map and Analytics Platform – TPMP 

ระบบ TPMAP สามารถเข้าถึงผ่านเว็บไซต์ https://www.tpmap.in.th/ แสดงข้อมูล “คนจนเป้าหมาย” จากกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) จากกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย ที่ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยดัชนีความยากจนหลายมิติว่ายากจน และข้อมูลผู้ลงทะเบียนสวัสดิการแห่งรัฐ กระทรวงการคลัง ในระยะแรกกลุ่มคนจนเป้าหมายของ TPMAP คือกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจ จปฐ. ว่ายากจน (survey-based) และเป็นผู้ที่มาลงทะเบียนเพื่อรับบัตรสวัสดิการแห่งรัฐ (registered based) ซึ่งต่อมาได้ขยายกลุ่มคนจนเป้าหมายเป็นทั้งกลุ่มที่ลงทะเบียนและไม่ได้ลงทะเบียนบัตรสวัสดิการฯ 

แบบสำรวจ จปฐ. และดัชนีความยากจนหลายมิติ วัดความยากจนอย่างไร 

การสำรวจข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) คือ ข้อมูลในระดับครัวเรือนที่แสดงถึงสภาพความจำเป็นพื้นฐานของคนในครัวเรือนในด้านต่าง ๆ เกี่ยวกับคุณภาพชีวิตที่ได้กำหนดมาตรฐานขั้นต่ำเอาไว้ว่า คนควรจะมีคุณภาพชีวิตในแต่ละเรื่องอย่างไรในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ๆ มีการปรับปรุงแบบสอบถามทุก ๆ 5 ปี ดำเนินการโดยกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย เพื่อประเมินคุณภาพชีวิตของประชาชนในระดับครัวเรือน โดยมุ่งเน้นการเก็บข้อมูลในพื้นที่ชนบทและชุมชนท้องถิ่นเป็นหลัก นั่นคือ เขตชนบทและชุมชนท้องถิ่น พื้นที่ที่อยู่ภายใต้การดูแลขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น เช่น องค์การบริหารส่วนตำบล (อบต.) และเทศบาลตำบลที่ยกฐานะจาก อบต. แบบสำรวจ 

ดัชนีความยากจนหลายมิติ (Multidimensional Poverty Index: MPI) พัฒนาโดย Oxford Poverty & Human Development Initiative และ United Nation Development Programme ซึ่ง สภาพัฒน์ได้นำมาปรับใช้กับประเทศไทย โดยอาศัยหลักการที่ว่า คนจนคือผู้ที่มีคุณภาพชีวิตต่ำกว่าเกณฑ์คุณภาพชีวิตที่ดีในมิติต่าง ๆ ซึ่ง TPMAP พิจารณาจาก 5 มิติ ได้แก่ ด้านสุขภาพ ด้านการศึกษา ด้านการเงิน ด้านความเป็นอยู่ และด้านการเข้าถึงบริการรัฐ ดังนั้น ครัวเรือนที่จน คือ ครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจนจาก ข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) นั่นคือ ตกดัชนีความยากจนหลายมิติ (MPI) อย่างน้อย 1 มิติ ซึ่งหมายถึงครัวเรือนตกเกณฑ์ตัวชี้วัดที่อยู่ในมิตินั้น อย่างน้อย 1 ตัวชี้วัด และคนจนเป้าหมาย คือ คนที่อาศัยอยู่ในครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจน 

ภาพรวมข้อมูลบนระบบ TPMAP 

จากข้อมูลการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) ซึ่งครอบคลุมประชากรราว 35 ล้านคนต่อปี พบว่า สัดส่วนของคนจนเป้าหมาย มีแนวโน้มลดลงในช่วงปี 2560–2562 โดยลดจาก 

  • 15.45% (ประมาณ 5,515,860 คน) ในปี 2560 
  • เป็น 12.02% (ประมาณ 4,405,684 คน) ในปี 2561 
  • และลดลงต่อเนื่องเป็น 8.83% (ประมาณ 3,259,217 คน) ในปี 2562 

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไม่มีข้อมูลในช่วงปี 2563–2564 จึงไม่สามารถติดตามแนวโน้มในช่วงเวลาดังกล่าวได้โดยตรง กระทั่งปี 2565 พบว่า สัดส่วนคนจนเป้าหมายเพิ่มขึ้นเป็น 9.52% (ประมาณ 3,438,515 คน) ซึ่งอาจเป็นผลกระทบจากสถานการณ์การแพร่ระบาดของโควิด-19 ต่อมาในปี 2566 ตัวเลขนี้ลดลงอย่างชัดเจนเหลือเพียง 1.81% (ประมาณ 655,365 คน) แต่ในปี 2567 สัดส่วนของคนจนเป้าหมายกลับเพิ่มขึ้นอีกครั้งเป็น 7.39% (ประมาณ 2,568,168 คน) อันเป็นผลจากการ ปรับนิยาม และการ เพิ่มตัวชี้วัด ที่ใช้วิเคราะห์คนจนเป้าหมายในมิติต่าง ๆ 

  • เมื่อพิจารณาเปรียบเทียบรายปี พบว่า คนจนในมิติรายได้ และ มิติการศึกษา เป็นกลุ่มที่มีจำนวนมากที่สุดอย่างต่อเนื่อง 
  • ในด้านพื้นที่ พบว่า: 
  • ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ภาคใต้ และภาคกลาง มีจำนวนคนจนเป้าหมายมากที่สุดในเชิงปริมาณ อันเนื่องมาจากจำนวนประชากรที่มากในภูมิภาคเหล่านี้ 
  • อย่างไรก็ตาม เมื่อวิเคราะห์ในเชิงสัดส่วนต่อจำนวนผู้ที่ได้รับการสำรวจ พบว่า ภาคเหนือ ภาคใต้ และภาคตะวันตก มีสัดส่วนคนจนเป้าหมายสูงกว่าภูมิภาคอื่น ๆ ในแต่ละปี 
  • นอกจากนี้ ยังพบว่า ประมาณ 30% ของคนจนเป้าหมาย เป็นผู้ที่ถือ บัตรสวัสดิการแห่งรัฐ 

ข้อมูลเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการออกแบบมาตรการลดความเหลื่อมล้ำอย่างจำเพาะ โดยคำนึงถึงทั้ง มิติปัญหา และ บริบทพื้นที่ เพื่อให้ความช่วยเหลือสามารถเข้าถึงผู้ที่มีความต้องการได้อย่างตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด 

ปัจจัยที่มักจะขาดแคลนร่วมกันคืออะไรบ้าง?  

หาความสัมพันธ์ของตัวชี้วัดด้วย Pearson’s correlation 

ความยากจนไม่ใช่เพียงการขาดรายได้ แต่เป็นชุดของปัจจัยที่ขาดแคลนร่วมกัน ในการทำความเข้าใจปัญหาความยากจนอย่างรอบด้าน จำเป็นต้องวิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างตัวชี้วัดด้านเศรษฐกิจ สังคม สุขภาพ และการศึกษา การนำ Pearson’s correlation coefficient มาใช้ช่วยให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ อย่างชัดเจน และสามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดมักเกิดร่วมกันในกลุ่มประชากรที่มีความเปราะบาง ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนเชิงนโยบายที่ตรงจุดและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจากผลการวิเคราะห์ พบว่าตัวชี้วัดบางคู่มีค่าสหสัมพันธ์สูงอย่างมีนัยสำคัญ (r > 0.8) ตัวอย่างเช่น 

ด้านสุขภาพ 

ในพื้นที่จังหวัดหนึ่ง ๆ ครัวเรือนที่ขาดความรู้ในการใช้ยาเพื่อบำบัดบรรเทาอาการเจ็บป่วยเบื้องต้นอย่างเหมาะสม มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดการจัดการด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ในด้านอื่น ๆ ร่วมด้วย เช่น ขาดความรู้ในการป้องกันอุบัติภัยและภัยธรรมชาติ ไม่จัดบ้านให้สะอาดและถูกสุขลักษณะ มีสมาชิกในบ้านสูบบุหรี่หรือดื่มสุรา รวมถึงไม่มีการเก็บออมเงินและขาดรายได้ที่มั่นคง ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า ความรู้และพฤติกรรมด้านสุขภาพที่ดี ไม่ได้แยกขาดออกจากกัน แต่มักเกิดร่วมกันเป็นกลุ่มของความเปราะบางในชีวิตประจำวัน  

ด้านการมีงานทำและรายได้ 

ในหลายจังหวัด หากคนวัยแรงงาน (อายุ 15–59 ปี) ไม่มีอาชีพหรือรายได้ มักจะเป็นจังหวัดเดียวกันกับที่ผู้สูงอายุ (อายุ 60 ปีขึ้นไป) ก็ไม่มีรายได้หรืออาชีพเช่นกัน และยังพบว่าจำนวนผู้ถือบัตรสวัสดิการแห่งรัฐมีจำนวนมากในพื้นที่เดียวกันด้วย ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า การไม่มีรายได้ในคนวัยทำงาน ไม่ได้ส่งผลเฉพาะกับตัวเขาเอง แต่ยังส่งผลต่อความสามารถในการดูแลผู้สูงอายุในครัวเรือน และเป็นภาพรวมของความยากจนในระดับครอบครัวและชุมชน นอกจากนี้ในจังหวัดที่ครัวเรือนขาดการเก็บออมเงิน มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดพฤติกรรมหรือระบบสนับสนุนอื่น ๆ ที่สะท้อนถึงความมีวินัยและการวางแผนชีวิต เช่น ขาดการป้องกันอุบัติภัยอย่างถูกวิธี สมาชิกครัวเรือนมีพฤติกรรมเสี่ยงอย่างการสูบบุหรี่ ไม่มีรายได้หรืออาชีพที่มั่นคง และไม่ปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งทั้งหมดนี้สะท้อนถึง ความเปราะบางทั้งด้านเศรษฐกิจ สังคม และพฤติกรรมส่วนบุคคล ที่มักจะเกิดร่วมกันในครัวเรือนกลุ่มเดียวกัน การไม่มีการออมจึงไม่ใช่เพียงปัญหาทางการเงิน แต่ยังเชื่อมโยงกับการขาดวินัย ขาดความรู้ด้านสุขภาพและความปลอดภัย รวมถึงการขาดหลักยึดทางจิตใจบางประการ ซึ่งบ่งชี้ว่าการส่งเสริมการออมควรมาควบคู่กับการพัฒนาพฤติกรรมสุขภาพ การมีรายได้ที่มั่นคง และการสร้างความเข้มแข็งทางสังคมในระดับครัวเรือนอย่างเป็นระบบ 

ด้านสภาพแวดล้อมความเป็นอยู่ 

หลายจังหวัดพบว่า ครัวเรือนที่ไม่สามารถจัดการบ้านเรือนให้สะอาด เป็นระเบียบ และถูกสุขลักษณะได้ มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่มีพฤติกรรมสุขภาพและความเป็นอยู่ด้านอื่น ๆ ที่ไม่เหมาะสมร่วมด้วย เช่น สมาชิกในบ้านสูบบุหรี่ ขาดการป้องกันอุบัติภัย ไม่มีการเก็บออมเงิน รายได้ไม่มั่นคง และไม่ใส่ใจการตรวจสุขภาพหรือปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า สุขภาวะของครัวเรือนไม่ได้จำกัดอยู่แค่เรื่องความสะอาดของบ้านเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวพันกับวินัยทางการเงิน พฤติกรรมสุขภาพ และความเป็นอยู่โดยรวม นอกจากนี้พบว่า ครัวเรือนที่ไม่มีน้ำสะอาดเพียงพอสำหรับดื่มและบริโภคตลอดทั้งปี ก็มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ไม่มีน้ำใช้เพียงพอในชีวิตประจำวันด้วย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า ปัญหาด้านแหล่งน้ำในครัวเรือนไม่ได้เกิดแยกกัน แต่เป็นความขาดแคลนที่ครอบคลุมทั้งคุณภาพและปริมาณของน้ำ กล่าวคือ หากไม่มีน้ำสะอาดพอสำหรับดื่ม ก็ย่อมเป็นไปได้สูงว่าจะไม่มีน้ำพอสำหรับใช้อาบ ล้าง หรือทำกิจกรรมอื่น ๆ ในครัวเรือนเช่นกัน สะท้อนให้เห็นว่าการพัฒนาระบบน้ำในชุมชนควรคำนึงทั้งด้าน พอใช้” และ “ปลอดภัยใช้” ควบคู่กัน เพื่อให้ทุกคนในครัวเรือนได้รับสุขภาวะที่ดีอย่างทั่วถึงตลอดทั้งปี 

การมีส่วนร่วมและการเข้าถึงบริการรัฐ 

ในพื้นที่จังหวัดที่ผู้ป่วยโรคเรื้อรังไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม ก็มักเป็นจังหวัดเดียวกับที่ผู้สูงอายุและผู้พิการไม่ได้รับการดูแลจากครอบครัว ชุมชน หรือภาคส่วนต่าง ๆ ด้วย ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า ระบบการดูแลกลุ่มเปราะบางในแต่ละพื้นที่มีลักษณะเชื่อมโยงกัน หากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งขาดการดูแล กลุ่มอื่นก็มักได้รับผลกระทบในลักษณะเดียวกัน และจังหวัดที่มีคนในครัวเรือนสูบบุหรี่จำนวนมาก มักจะเป็นจังหวัดเดียวกันกับที่มีจำนวนผู้ถือบัตรสวัสดิการแห่งรัฐมาก และมีสัดส่วนคนวัยทำงานที่ไม่มีอาชีพหรือรายได้สูง ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า พฤติกรรมเสี่ยงต่อสุขภาพ เช่น การสูบบุหรี่ มักเกิดร่วมกับความยากจนและการขาดโอกาสทางเศรษฐกิจ นอกจากนี้จังหวัดที่มีคนในครัวเรือนดื่มสุราในสัดส่วนสูง มักเป็นจังหวัดเดียวกับที่มีจำนวนผู้ถือบัตรสวัสดิการแห่งรัฐมาก และมีสัดส่วนของผู้สูบบุหรี่ในครัวเรือนสูงด้วย ซึ่งชี้ให้เห็นว่า พฤติกรรมเสี่ยงอย่างการดื่มสุราและการสูบบุหรี่ มักปรากฏร่วมกับความยากจนหรือความเปราะบางทางเศรษฐกิจในพื้นที่เดียวกัน  

การจัดกลุ่มพื้นที่จังหวัดตามความขาดแคลนด้วย K-mean Clustering 

ในแต่ละพื้นที่จังหวัดของประเทศไทยมักประสบปัญหาความขาดแคลนในด้านต่าง ๆ เช่น การเข้าถึงบริการสาธารณสุข การศึกษา น้ำสำหรับอุปโภคบริโภค หรือทรัพยากรพื้นฐานอื่น ๆ ซึ่งลักษณะของปัญหาและระดับความรุนแรงย่อมแตกต่างกันไปตามบริบทของแต่ละพื้นที่ การนำวิธีการจัดกลุ่ม (Clustering) โดยใช้เทคนิค K-means Clustering เข้ามาวิเคราะห์ข้อมูล จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยจำแนกจังหวัดที่มีลักษณะความขาดแคลนคล้ายคลึงกันให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน 

วัตถุประสงค์ของการจัดกลุ่มนี้คือ เพื่อให้สามารถพัฒนาแนวทางการช่วยเหลือหรือแก้ไขปัญหาได้อย่างตรงจุดและเหมาะสมกับบริบทของแต่ละกลุ่ม โดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ นั่นคือสัดส่วนของคนที่ตกตัวชี้วัดแต่ละตัวรายจังหวัดรายปีมาเป็นตัวแปรในการวิเคราะห์แบ่งกลุ่มด้วย K-means Clustering สามารถแบ่งลักษณะความขาดแคลนได้เป็น 5 กลุ่ม ดังนี้ 

  1. กลุ่มพื้นที่พัฒนาแล้ว มีสัดส่วนของคนไม่ผ่านตัวชี้วัดต่อจำนวนคนที่ได้รับการสำรวจต่ำในทุกด้าน 
  1. กลุ่มพื้นที่กำลังพัฒนา มีสัดส่วนสูงกว่ากลุ่มพื้นที่ที่พัฒนาแล้ว ซึ่งขาดแคลนในด้านรายได้ และการศึกษาสูงกว่าด้านอื่น ๆ  
  1. กลุ่มพื้นที่วิกฤติด้านการศึกษา มีสัดส่วนคนตกตัวชี้วัดด้านอื่น ๆ ค่อนข้างต่ำใกล้เคียงกับกลุ่มพัฒนาแล้ว แต่มีคนตกตัวชี้วัดด้านการศึกษาค่อนข้างสูง 
  1. กลุ่มพื้นที่วิกฤติด้านรายได้และความเป็นอยู่ สัดส่วนคนตกตัวชี้วัดสูงกว่ากลุ่มพื้นที่กำลังพัฒนา โดยมีด้านรายได้ และด้านความเป็นอยู่ที่สูงกว่าด้านอื่น ๆ ที่เหลือ 
  1. กลุ่มพื้นที่วิกฤติหลายด้าน  สัดส่วนคนที่ตกตัวชี้วัดสูงกว่ากลุ่มพื้นที่อื่นในหลายด้าน โดยเฉพาะด้านความเป็นอยู่และการศึกษา 

ตารางแสดง ค่าเฉลี่ยของ pooled proportion รายปีของแต่ละกลุ่ม คือ pooled ของจังหวัดภายในปีนั้นแล้วนำสัดส่วนทั้ง 5 ปีมาเฉลี่ยกัน แสดงถึง ร้อยละของคนที่มีความขาดแคลน หรือตกตัวชี้วัดอย่างน้อย 1 ตัวในมิติ 5 มิติ ได้แก่ สุขภาพ รายได้ ความเป็นอยู่ การศึกษา และการเข้าถึงบริการรัฐ คำนวณจาก 

เมื่อพิจารณาแนวโน้มรายปี พบว่าในช่วงปี 2560-2562 มีหลายพื้นที่อยู่ในกลุ่มพื้นที่ที่ต้องการความช่วยเหลือ เช่น กลุ่มวิกฤติหลายด้าน กลุ่มวิกฤติด้านรายได้และความเป็นอยู่ กลุ่มวิกฤติด้านการศึกษา เมื่อเวลาผ่านไปหลายพื้นที่กลายเป็นกลุ่มพื้นที่พัฒนาแล้ว สอดคล้องกับจำนวนของคนจนเป้าหมายที่ลดลง 

การวิเคราะห์ในลักษณะนี้จึงมีประโยชน์ต่อการวางแผนนโยบายสาธารณะ การจัดสรรทรัพยากร และการดำเนินงานเชิงรุกที่ตอบโจทย์ปัญหาในแต่ละพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ  

การวิเคราะห์ในลักษณะนี้จึงมีประโยชน์ต่อการวางแผนนโยบายสาธารณะ การจัดสรรทรัพยากร และการดำเนินงานเชิงรุกที่ตอบโจทย์ปัญหาในแต่ละพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถมองเห็นภาพรวมของปัญหาเชิงโครงสร้างในระดับจังหวัดได้ชัดเจนยิ่งขึ้น รวมถึงสามารถติดตามความเปลี่ยนแปลงของสถานการณ์ความขาดแคลนในแต่ละกลุ่มพื้นที่ตลอดช่วงเวลา เพื่อวางลำดับความสำคัญของการดำเนินงาน เช่น การเร่งเยียวยาพื้นที่วิกฤติ การวางแผนเสริมสร้างศักยภาพในพื้นที่กำลังพัฒนา หรือการรักษาระดับความมั่นคงในพื้นที่ที่พัฒนาแล้ว อีกทั้งยังช่วยเสริมสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างหน่วยงานรัฐ ท้องถิ่น และภาคีเครือข่าย ผ่านข้อมูลเชิงประจักษ์ที่สามารถนำไปใช้สื่อสารต่อสาธารณะได้อย่างมีพลัง เมื่อใช้ควบคู่กับข้อมูลรายปีที่มีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์ด้วยวิธีการจัดกลุ่มจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการกำหนดทิศทางนโยบายในระยะยาว และสนับสนุนการพัฒนาที่ตรงจุด สอดคล้องกับบริบทของพื้นที่อย่างแท้จริง 

เอกสารอ้างอิง

Thai People Map and Analytics Platform – TPM★P 

ข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ) – สำนักงานพัฒนาชุมชนอำเภอตาลสุม 

สำนักงานพัฒนาชุมชนจังหวัดตราด – กรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย PowerPoint Presentation 

bManualBook_BMN60.pdf 

Papin Thanutchapat

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.