Overview

Dataset statistics

Number of variables25
Number of observations378
Missing cells823
Missing cells (%)8.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory74.0 KiB
Average record size in memory200.3 B

Variable types

Categorical18
Numeric6
Unsupported1

Alerts

สถานะตัวชี้วัด has constant value "กำลังใช้งาน" Constant
สรกระดับต่ำกว่ากรม has a high cardinality: 57 distinct values High cardinality
ชื่อตัวชี้วัด has a high cardinality: 142 distinct values High cardinality
คำอธิบายตัวชี้วัด has a high cardinality: 113 distinct values High cardinality
ค่าเป้าหมายปีที่ 1 is highly correlated with ผลการดำเนินงาน1 and 2 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน1 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 3 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 2 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 3 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน2 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 3 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 3 is highly correlated with ผลการดำเนินงาน1 and 2 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 1 is highly correlated with ผลการดำเนินงาน1 and 1 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน1 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 1 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 2 is highly correlated with ผลการดำเนินงาน2 and 1 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน2 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 3 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 3 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 2 and 1 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 1 is highly correlated with ผลการดำเนินงาน1 and 2 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน1 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 2 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 2 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 3 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน2 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 1 and 2 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 3 is highly correlated with ค่าเป้าหมายปีที่ 2High correlation
ระดับตัวชี้วัด is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 6 other fieldsHigh correlation
สถานะตัวชี้วัด is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 14 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ2 is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ1 is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 12 other fieldsHigh correlation
วันที่ประกาศกฎกระทรวง is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ3 is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
ส่วนราชการระดับกรม is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
ลักษณะตัวชี้วัด is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 5 other fieldsHigh correlation
กระทรวง is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
มติ ก.พ.ร. ตอนตั้งกอง is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 12 other fieldsHigh correlation
วันเดือนปีที่ครบกำหนด is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
มติ ก.พ.ร. is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 11 other fieldsHigh correlation
ประเภทคำขอ is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 8 other fieldsHigh correlation
สรกระดับต่ำกว่ากรม is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 8 other fieldsHigh correlation
ประเภทตัวชี้วัด is highly correlated with สถานะตัวชี้วัด and 1 other fieldsHigh correlation
คำอธิบายเงื่อนไขพิเศษ is highly correlated with ระดับตัวชี้วัด and 13 other fieldsHigh correlation
กระทรวง is highly correlated with ส่วนราชการระดับกรม and 14 other fieldsHigh correlation
ส่วนราชการระดับกรม is highly correlated with กระทรวง and 18 other fieldsHigh correlation
ประเภทคำขอ is highly correlated with กระทรวง and 12 other fieldsHigh correlation
สรกระดับต่ำกว่ากรม is highly correlated with กระทรวง and 13 other fieldsHigh correlation
มติ ก.พ.ร. ตอนตั้งกอง is highly correlated with กระทรวง and 16 other fieldsHigh correlation
มติ ก.พ.ร. is highly correlated with กระทรวง and 15 other fieldsHigh correlation
ครั้งที่ is highly correlated with กระทรวง and 11 other fieldsHigh correlation
วันที่ประกาศกฎกระทรวง is highly correlated with กระทรวง and 18 other fieldsHigh correlation
วันเดือนปีที่ครบกำหนด is highly correlated with กระทรวง and 11 other fieldsHigh correlation
คำอธิบายเงื่อนไขพิเศษ is highly correlated with กระทรวง and 13 other fieldsHigh correlation
ระดับตัวชี้วัด is highly correlated with กระทรวง and 8 other fieldsHigh correlation
ประเภทตัวชี้วัด is highly correlated with ส่วนราชการระดับกรม and 6 other fieldsHigh correlation
ลักษณะตัวชี้วัด is highly correlated with กระทรวง and 11 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 1 is highly correlated with ส่วนราชการระดับกรม and 4 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน1 is highly correlated with ส่วนราชการระดับกรม and 4 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ1 is highly correlated with กระทรวง and 19 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 2 is highly correlated with ส่วนราชการระดับกรม and 7 other fieldsHigh correlation
ผลการดำเนินงาน2 is highly correlated with กระทรวง and 9 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ2 is highly correlated with กระทรวง and 17 other fieldsHigh correlation
ค่าเป้าหมายปีที่ 3 is highly correlated with หน่วยนับ1 and 4 other fieldsHigh correlation
หน่วยนับ3 is highly correlated with กระทรวง and 17 other fieldsHigh correlation
ประเภทคำขอ has 4 (1.1%) missing values Missing
มติ ก.พ.ร. has 5 (1.3%) missing values Missing
ครั้งที่ has 5 (1.3%) missing values Missing
คำอธิบายเงื่อนไขพิเศษ has 359 (95.0%) missing values Missing
ผลการดำเนินงาน1 has 8 (2.1%) missing values Missing
ผลการดำเนินงาน2 has 64 (16.9%) missing values Missing
ผลการดำเนินงาน3 has 378 (100.0%) missing values Missing
ผลการดำเนินงาน3 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
ค่าเป้าหมายปีที่ 2 has 11 (2.9%) zeros Zeros
ค่าเป้าหมายปีที่ 3 has 70 (18.5%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2026-09-09 04:10:18.879164
Analysis finished2026-09-09 04:10:29.008183
Duration10.13 seconds
Software versionpandas-profiling v3.1.0
Download configurationconfig.json

Variables

กระทรวง
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct10
Distinct (%)2.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
กระทรวงแรงงาน
199 
กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
56 
สำนักนายกรัฐมนตรี
48 
ส่วนราชการไม่สังกัดสำนักนายกัฐมนตรี กระทรวง หรือทบวง
24 
กระทรวงการคลัง
 
15
Other values (5)
36 

Length

Max length52
Median length13
Mean length20.08730159
Min length13

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowกระทรวงพลังงาน
2nd rowกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
3rd rowกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
4th rowกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
5th rowกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม

Common Values

ValueCountFrequency (%)
กระทรวงแรงงาน199
52.6%
กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม56
 
14.8%
สำนักนายกรัฐมนตรี48
 
12.7%
ส่วนราชการไม่สังกัดสำนักนายกัฐมนตรี กระทรวง หรือทบวง24
 
6.3%
กระทรวงการคลัง15
 
4.0%
กระทรวงสาธารณสุข12
 
3.2%
กระทรวงพาณิชย์8
 
2.1%
กระทรวงการต่างประเทศ8
 
2.1%
กระทรวงพลังงาน4
 
1.1%
กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม4
 
1.1%

Length

2026-09-09T11:10:29.085903image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:29.200927image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
กระทรวงแรงงาน199
46.7%
กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม56
 
13.1%
สำนักนายกรัฐมนตรี48
 
11.3%
หรือทบวง24
 
5.6%
กระทรวง24
 
5.6%
ส่วนราชการไม่สังกัดสำนักนายกัฐมนตรี24
 
5.6%
กระทรวงการคลัง15
 
3.5%
กระทรวงสาธารณสุข12
 
2.8%
กระทรวงการต่างประเทศ8
 
1.9%
กระทรวงพาณิชย์8
 
1.9%
Other values (2)8
 
1.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ส่วนราชการระดับกรม
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct18
Distinct (%)4.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน
199 
สำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติ
36 
สำนักงานป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน
24 
สำนักงานปลัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
24 
กรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อม
 
13
Other values (13)
82 

Length

Max length49
Median length19
Mean length25.4021164
Min length10

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowสำนักงานปลัดกระทรวงพลังงาน
2nd rowกรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง
3rd rowกรมทรัพยากรน้ำ
4th rowกรมทรัพยากรน้ำ
5th rowกรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อม

Common Values

ValueCountFrequency (%)
กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน199
52.6%
สำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติ36
 
9.5%
สำนักงานป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน24
 
6.3%
สำนักงานปลัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม24
 
6.3%
กรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อม13
 
3.4%
สำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข11
 
2.9%
กรมศุลกากร9
 
2.4%
สำนักงานปลัดกระทรวงการต่างประเทศ8
 
2.1%
กรมทรัพย์สินทางปัญญา8
 
2.1%
กรมควบคุมมลพิษ7
 
1.9%
Other values (8)39
 
10.3%

Length

2026-09-09T11:10:29.411670image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน199
52.6%
สำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติ36
 
9.5%
สำนักงานป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน24
 
6.3%
สำนักงานปลัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม24
 
6.3%
กรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อม13
 
3.4%
สำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข11
 
2.9%
กรมศุลกากร9
 
2.4%
สำนักงานปลัดกระทรวงการต่างประเทศ8
 
2.1%
กรมทรัพย์สินทางปัญญา8
 
2.1%
กรมควบคุมมลพิษ7
 
1.9%
Other values (8)39
 
10.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ประเภทคำขอ
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct5
Distinct (%)1.3%
Missing4
Missing (%)1.1%
Memory size3.1 KiB
จัดตั้งใหม่
298 
ปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ และเปลี่ยนชื่อ
33 
ปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ
33 
เปลี่ยนชื่อ
 
8
Rearrange
 
2

Length

Max length38
Median length11
Mean length14.43048128
Min length9

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ และเปลี่ยนชื่อ
2nd rowจัดตั้งใหม่
3rd rowจัดตั้งใหม่
4th rowจัดตั้งใหม่
5th rowปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
จัดตั้งใหม่298
78.8%
ปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ และเปลี่ยนชื่อ33
 
8.7%
ปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ33
 
8.7%
เปลี่ยนชื่อ8
 
2.1%
Rearrange2
 
0.5%
(Missing)4
 
1.1%

Length

2026-09-09T11:10:29.574685image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:29.672184image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
จัดตั้งใหม่298
73.2%
ปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ66
 
16.2%
และเปลี่ยนชื่อ33
 
8.1%
เปลี่ยนชื่อ8
 
2.0%
rearrange2
 
0.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

สรกระดับต่ำกว่ากรม
Categorical

HIGH CARDINALITY
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct57
Distinct (%)15.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
สถาบันการพัฒนาทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน
 
14
กองกฎหมาย
 
11
กองสนับสนุนระบบสุขภาพปฐมภูมิ
 
11
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 39
 
10
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 40
 
9
Other values (52)
323 

Length

Max length68
Median length25
Mean length27.6957672
Min length8

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st rowกองส่งเสริมและพัฒนาพลังงานภูมิภาค
2nd rowกองกฎหมาย
3rd rowกองพัฒนาแหล่งน้ำ 2
4th rowกองพัฒนาแหล่งน้ำ 2
5th rowกองขับเคลื่อนการลดก๊าซเรือนกระจก

Common Values

ValueCountFrequency (%)
สถาบันการพัฒนาทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน14
 
3.7%
กองกฎหมาย11
 
2.9%
กองสนับสนุนระบบสุขภาพปฐมภูมิ11
 
2.9%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 3910
 
2.6%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 409
 
2.4%
กองพัฒนามาตรฐานและทดสอบฝีมือแรงงาน9
 
2.4%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 349
 
2.4%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 439
 
2.4%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 449
 
2.4%
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 299
 
2.4%
Other values (47)278
73.5%

Length

2026-09-09T11:10:29.825931image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน181
29.3%
กองคดี14
 
2.3%
514
 
2.3%
สถาบันการพัฒนาทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน14
 
2.3%
กองกฎหมาย11
 
1.8%
กองสนับสนุนระบบสุขภาพปฐมภูมิ11
 
1.8%
3910
 
1.6%
299
 
1.5%
19
 
1.5%
กองพัฒนามาตรฐานและทดสอบฝีมือแรงงาน9
 
1.5%
Other values (55)336
54.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

มติ ก.พ.ร. ตอนตั้งกอง
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct16
Distinct (%)4.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ครั้งที่ 2/2565 (20 เมย 2565)
199 
ครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)
36 
ครั้งที่ 1/2565 (23 กพ 2566)
24 
ครั้งที่ 7/2564 (29 ธค 2564)
21 
ครั้งที่ 3/2565 (15 มิย 2565)
 
15
Other values (11)
83 

Length

Max length29
Median length29
Mean length28.53439153
Min length27

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowครั้งที่ 2/2562 (29 มีค 2562)
2nd rowครั้งที่ 5/2562 (1 พย 2562)
3rd rowครั้งที่ 4/2564 (9 กย 2564)
4th rowครั้งที่ 4/2564 (9 กย 2564)
5th rowครั้งที่ 1/2566 (2 กพ 2566)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ครั้งที่ 2/2565 (20 เมย 2565)199
52.6%
ครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)36
 
9.5%
ครั้งที่ 1/2565 (23 กพ 2566)24
 
6.3%
ครั้งที่ 7/2564 (29 ธค 2564)21
 
5.6%
ครั้งที่ 3/2565 (15 มิย 2565)15
 
4.0%
ครั้งที่ 6/2564 (25 พย 2564)13
 
3.4%
ครั้งที่ 1/2566 (2 กพ 2566)13
 
3.4%
ครั้งที่ 2/2566 (7 เมย 2566)11
 
2.9%
ครั้งที่ 2/2562 (29 มีค 2562)11
 
2.9%
ครั้งที่ 3/2567 (11 มิย 2567)8
 
2.1%
Other values (6)27
 
7.1%

Length

2026-09-09T11:10:29.990808image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
ครั้งที่378
20.0%
2565214
11.3%
เมย210
11.1%
2/2565199
10.5%
20199
10.5%
256475
 
4.0%
กพ73
 
3.9%
256654
 
2.9%
1/256436
 
1.9%
2436
 
1.9%
Other values (36)416
22.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

มติ ก.พ.ร.
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct15
Distinct (%)4.0%
Missing5
Missing (%)1.3%
Memory size3.1 KiB
11/03/2565
199 
20/01/3107
36 
12/11/2564
24 
21/01/2565
24 
14/05/2562
 
13
Other values (10)
77 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row27/05/2565
2nd row14/05/2562
3rd row20/01/2566
4th row20/01/2566
5th row11/12/3107

Common Values

ValueCountFrequency (%)
11/03/2565199
52.6%
20/01/310736
 
9.5%
12/11/256424
 
6.3%
21/01/256524
 
6.3%
14/05/256213
 
3.4%
20/01/256613
 
3.4%
11/12/310711
 
2.9%
24/02/256611
 
2.9%
25/08/25649
 
2.4%
16/02/25678
 
2.1%
Other values (5)25
 
6.6%

Length

2026-09-09T11:10:30.139920image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
11/03/2565199
53.4%
20/01/310736
 
9.7%
21/01/256524
 
6.4%
12/11/256424
 
6.4%
20/01/256613
 
3.5%
14/05/256213
 
3.5%
24/02/256611
 
2.9%
11/12/310711
 
2.9%
25/08/25649
 
2.4%
23/11/25618
 
2.1%
Other values (5)25
 
6.7%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ครั้งที่
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct7
Distinct (%)1.9%
Missing5
Missing (%)1.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.18766756
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:30.261325image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q12
median3
Q33
95-th percentile10
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation2.232978188
Coefficient of variation (CV)0.7005053525
Kurtosis3.330794083
Mean3.18766756
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness1.902399743
Sum1189
Variance4.986191588
MonotonicityNot monotonic
2026-09-09T11:10:30.382042image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
3206
54.5%
179
 
20.9%
234
 
9.0%
1024
 
6.3%
720
 
5.3%
46
 
1.6%
54
 
1.1%
(Missing)5
 
1.3%
ValueCountFrequency (%)
179
 
20.9%
234
 
9.0%
3206
54.5%
46
 
1.6%
54
 
1.1%
720
 
5.3%
1024
 
6.3%
ValueCountFrequency (%)
1024
 
6.3%
720
 
5.3%
54
 
1.1%
46
 
1.6%
3206
54.5%
234
 
9.0%
179
 
20.9%

วันที่ประกาศกฎกระทรวง
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct17
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
06/01/2566
199 
27/08/2564
36 
28/02/2566
31 
15/09/2565
24 
18/08/2566
 
13
Other values (12)
75 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row18/01/2566
2nd row26/05/2563
3rd row03/10/2565
4th row03/10/2565
5th row18/08/2566

Common Values

ValueCountFrequency (%)
06/01/2566199
52.6%
27/08/256436
 
9.5%
28/02/256631
 
8.2%
15/09/256524
 
6.3%
18/08/256613
 
3.4%
17/03/256711
 
2.9%
10/11/25659
 
2.4%
23/01/25638
 
2.1%
29/04/25678
 
2.1%
26/05/25637
 
1.9%
Other values (7)32
 
8.5%

Length

2026-09-09T11:10:30.698095image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
06/01/2566199
52.6%
27/08/256436
 
9.5%
28/02/256631
 
8.2%
15/09/256524
 
6.3%
18/08/256613
 
3.4%
17/03/256711
 
2.9%
10/11/25659
 
2.4%
23/01/25638
 
2.1%
29/04/25678
 
2.1%
26/05/25637
 
1.9%
Other values (7)32
 
8.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

วันเดือนปีที่ครบกำหนด
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct11
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
28/01/2568
218 
31/08/2569
98 
30/03/2568
 
13
30/03/2569
 
11
08/04/2569
 
8
Other values (6)
30 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row28/01/2568
2nd row30/01/2569
3rd row01/08/2568
4th row01/08/2568
5th row30/03/2568

Common Values

ValueCountFrequency (%)
28/01/2568218
57.7%
31/08/256998
25.9%
30/03/256813
 
3.4%
30/03/256911
 
2.9%
08/04/25698
 
2.1%
30/01/25697
 
1.9%
31/10/25697
 
1.9%
01/10/25686
 
1.6%
01/08/25685
 
1.3%
21/10/25694
 
1.1%

Length

2026-09-09T11:10:30.832854image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
28/01/2568218
57.7%
31/08/256998
25.9%
30/03/256813
 
3.4%
30/03/256911
 
2.9%
08/04/25698
 
2.1%
31/10/25697
 
1.9%
30/01/25697
 
1.9%
01/10/25686
 
1.6%
01/08/25685
 
1.3%
21/10/25694
 
1.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

คำอธิบายเงื่อนไขพิเศษ
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct3
Distinct (%)15.8%
Missing359
Missing (%)95.0%
Memory size3.1 KiB
การแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
11 
ปีงบประมาณ 2568 ให้กรมรายงานผลตัวชี้วัดของ กองอนุรักษ์ชายฝั่งทะเล กองกฎหมาย และสำนักงานทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งที่ 1 - 7 ภายใต้กองกฎหมาย โดยรายผลการดำเนินการปีที่ 2 (2568)
4 
การรายงานผลปี 2568 กรมโปรดรายงานผลตรงนี้ครับ
4 

Length

Max length173
Median length81
Mean length92.57894737
Min length44

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowปีงบประมาณ 2568 ให้กรมรายงานผลตัวชี้วัดของ กองอนุรักษ์ชายฝั่งทะเล กองกฎหมาย และสำนักงานทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งที่ 1 - 7 ภายใต้กองกฎหมาย โดยรายผลการดำเนินการปีที่ 2 (2568)
2nd rowการแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
3rd rowการแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
4th rowการแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม
5th rowการรายงานผลปี 2568 กรมโปรดรายงานผลตรงนี้ครับ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
การแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม11
 
2.9%
ปีงบประมาณ 2568 ให้กรมรายงานผลตัวชี้วัดของ กองอนุรักษ์ชายฝั่งทะเล กองกฎหมาย และสำนักงานทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งที่ 1 - 7 ภายใต้กองกฎหมาย โดยรายผลการดำเนินการปีที่ 2 (2568)4
 
1.1%
การรายงานผลปี 2568 กรมโปรดรายงานผลตรงนี้ครับ4
 
1.1%
(Missing)359
95.0%

Length

2026-09-09T11:10:30.974305image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:31.072560image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
256812
14.0%
กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม11
12.8%
การแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม11
12.8%
กรมโปรดรายงานผลตรงนี้ครับ4
 
4.7%
การรายงานผลปี4
 
4.7%
24
 
4.7%
โดยรายผลการดำเนินการปีที่4
 
4.7%
ภายใต้กองกฎหมาย4
 
4.7%
74
 
4.7%
4
 
4.7%
Other values (6)24
27.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ระดับตัวชี้วัด
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct2
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ระดับกรม
241 
ระดับกอง
137 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowระดับกอง
2nd rowระดับกอง
3rd rowระดับกอง
4th rowระดับกอง
5th rowระดับกอง

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ระดับกรม241
63.8%
ระดับกอง137
36.2%

Length

2026-09-09T11:10:31.202925image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:31.293365image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
ระดับกรม241
63.8%
ระดับกอง137
36.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ชื่อตัวชี้วัด
Categorical

HIGH CARDINALITY

Distinct142
Distinct (%)37.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ผลิตภาพแรงงานในสถานประกอบกิจการเพิ่มขึ้น ไม่น้อยกว่าร้อยละ 7 ต่อปี
 
22
สถานศึกษาระดับอาชีวศึกษา อุดมศึกษา ไม่น้อยกว่า 120 แห่ง ใน 20 จังหวัด มีความร่วมมือกับกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน
 
22
กำลังแรงงานที่ได้รับการพัฒนาจากกรมมีผลิตภาพ เพิ่มขึ้นไม่น้อยกว่าร้อยละ 5.0
 
22
ระดับความสำเร็จของการเชื่อมโยงหลักสูตรฝึกอบรมกับหลักสูตรการศึกษาผ่านกลไกกรอบคุณวุฒิแห่งชาติ (National Qualification Framework) การศึกษาในระบบ นอกระบบ และตามอัธยาศัย
 
22
อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจในพื้นที่ 20 จังหวัด เพิ่มขึ้นร้อยละ 3 - 5 จากการพัฒนาฝีมือแรงงาน
 
22
Other values (137)
268 

Length

Max length340
Median length76
Mean length98.08465608
Min length17

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique115 ?
Unique (%)30.4%

Sample

1st rowความสำเร็จของการส่งเสริมเทคโนโลยีพลังงานเพื่อลดการใช้พลังงานของกลุ่มเป้าหมายที่ร่วมโครงการ
2nd rowพื้นที่คุ้มครองทางทะเลตามเป้าหมาย SDG 14 เพิ่มขึ้น
3rd rowระดับความสำเร็จของการขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำ
4th rowระดับความสำเร็จของการจัดหาแหล่งน้ำและระบบกระจายน้ำเพื่อสนับสนุนภาคการเกษตรและรักษาระบบนิเวศ
5th rowความสำเร็จของการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ผลิตภาพแรงงานในสถานประกอบกิจการเพิ่มขึ้น ไม่น้อยกว่าร้อยละ 7 ต่อปี22
 
5.8%
สถานศึกษาระดับอาชีวศึกษา อุดมศึกษา ไม่น้อยกว่า 120 แห่ง ใน 20 จังหวัด มีความร่วมมือกับกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน22
 
5.8%
กำลังแรงงานที่ได้รับการพัฒนาจากกรมมีผลิตภาพ เพิ่มขึ้นไม่น้อยกว่าร้อยละ 5.022
 
5.8%
ระดับความสำเร็จของการเชื่อมโยงหลักสูตรฝึกอบรมกับหลักสูตรการศึกษาผ่านกลไกกรอบคุณวุฒิแห่งชาติ (National Qualification Framework) การศึกษาในระบบ นอกระบบ และตามอัธยาศัย22
 
5.8%
อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจในพื้นที่ 20 จังหวัด เพิ่มขึ้นร้อยละ 3 - 5 จากการพัฒนาฝีมือแรงงาน22
 
5.8%
ระดับความสำเร็จของการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล (Data - Driven Organization)22
 
5.8%
ผลิตภาพแรงงานเพิ่มขึ้นร้อยละ 2.5 ต่อปี22
 
5.8%
ร้อยละของผู้ผ่านการทดสอบมาตรฐานฝีมือแรงงานแห่งชาติได้รับอัตราค่าจ้างตามมาตรฐานฝีมือที่กำหนดตามกฎหมาย ใน 20 จังหวัด22
 
5.8%
ระดับความสำเร็จของการดำเนินการตาม road map แผนพัฒนาองค์การ (Organizational Transformation Plan) ในการปรับเปลี่ยนและยกระดับการทำงานของสถาบันพัฒนาฝีมือแรงงานตามบทบาทใหม่ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2566 - 2568 (ครอบคลุมประเด็นการพัฒนากฎหมาย/การจัดองค์กร/กลไกการดำเนินงาน/บุคลากร/ดิจิทัลเทคโนโลยี โดยกำหนดเป้าหมายและผลผลิตเป็นรูปธรรมที่แล้วเสร็จในแต่ละปี)19
 
5.0%
จำนวนฐานข้อมูลที่ดินและทรัพยากรดินที่ทันสมัยและเป็นมาตรฐานเดียวกัน6
 
1.6%
Other values (132)177
46.8%

Length

2026-09-09T11:10:31.433017image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
85
 
4.5%
จังหวัด66
 
3.5%
2066
 
3.5%
ใน44
 
2.3%
ต่อปี44
 
2.3%
533
 
1.7%
256830
 
1.6%
map28
 
1.5%
325
 
1.3%
724
 
1.3%
Other values (317)1441
76.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

คำอธิบายตัวชี้วัด
Categorical

HIGH CARDINALITY

Distinct113
Distinct (%)29.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ไม่มี
110 
ตามมติ ก.พ.ร. ปี 2566 เพิ่มขึ้นร้อยละ 1.5 ปี 2567 เพิ่มขึ้นร้อยละ 2.0 ปี 2568 เพิ่มขึ้นร้อยละ 2.5
22 
ปี 2566 1) มีฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศที่พร้อมต่อการใช้วิเคราะห์ข้อมูลการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่แลระดับประเทศ 2) มีการใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูล โดยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และนำผลการวิเคราะห์ไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศเพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาแรงงานเป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็นอย่างน้อย 3) ออกแบบระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ปี 2567 1) เชื่อมโยงฐานข้อมูลที่สำคัญกับภาครัฐและภาคเอกชนได้สำเร็จ (ฐานข้อมูลกระทรวงแรงงาน สำนักงานปลัดกระทรวง กรมการจัดหางาน สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย สภาหอการค้าแห่งประเทศไทย เป็นอย่างน้อย) 2) พัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ของฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนา แรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัด เป็นอย่างน้อย ปี 2568 1) มีระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 2) มีการใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ในการประกาศใช้นโยบาย หรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่และระดับประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความ ต้องการแรงงานเป้าหมายการพัฒนาแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็น อย่างน้อย
19 
(ครอบคลุมประเด็นการพัฒนากฎหมาย/การจัดองค์กร/กลไกการดำเนินงาน/บุคลากร/ดิจิทัลเทคโนโลยี โดยกำหนดเป้าหมายและผลผลิตเป็นรูปธรรมที่แล้วเสร็จในแต่ละปี) ปี 2566 1) จัดส่งแผนพัฒนาองค์การ 66 - 68 และแผนปฏิบัติการให้สำนักงาน ก.พ.ร. 2) ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 66 ได้ร้อยละ 100 ปี 2567 ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 67 ได้ร้อยละ 100 ปี 2568 ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 68 ได้ร้อยละ 100
19 
ปี 2566 จัดทำแผนการเชื่อมโยงหลักสูตร การฝึกอบรมในสาขาที่จำเป็น เร่งด่วนระยะ 3 ปี ปี 2567 1) จำนวนสถาบันอาชีวศึกษาที่เชื่อมโยงหลักสูตรการศึกษากับหลักสูตรการฝึกอบรม 2) จำนวนหลักสูตรที่มีการเชื่อมโยง ปี 2568 จำนวนนักศึกษาที่ได้รับวุฒิบัตรและผลสำเร็จการศึกษาที่สอดคล้อง
19 
Other values (108)
189 

Length

Max length2004
Median length123.5
Mean length299.973545
Min length1

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique84 ?
Unique (%)22.2%

Sample

1st rowตัวชี้วัดภาพรวม สป.พน. เป็นตัวชี้วัดตามนโยบายรัฐบาล ภารกิจหลักของส่วนราชการ/ยุทธศาสตร์กระทรวง
2nd rowตัวชี้วัดของ กองกฎหมาย หมายเหตุ คิดจากพื้นที่คุ้มครองตามมาตรา 20 มาตรา 22 และคิดจากพื้นที่คุ้มครองทางทะเลและชายฝั่งโดยชุมชน LMMAs มติคณะอนุกรรมการพัฒนาระบบราชการ (อ.ก.พ.ร.) เกี่ยวกับการทบทวนบทบาทภารกิจและปรับปรุงโครงสร้างของส่วนราชการ ครั้งที่ 6/2567 เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม 2567 เรื่อง การติดตามผลการดำเนินงานตามตัวชี้วัดจากการปรับปรุงโครงสร้างการแบ่งส่วนราชการ มีค่าเป้าหมาย ดังนี้ ปี 2567 - ร้อยละ 0.66 (ผลงานที่ดีที่สุด 3 ปีย้อนหลัง) ปี 2568 - ร้อยละ 0.66 (ผลงานที่ดีที่สุด 3 ปีย้อนหลัง) ปี 2569 - ยังไม่มีการกำหนดค่าเป้าหมาย ภายหลังจากทราบค่าเป้าหมาย ปี 2569 จะมีการอัพเดทค่าเป้าหมายในระบบอีกครั้ง
3rd rowปี 67 : 1 คือ ระดับความสำเร็จของการขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำ โดยจัดทำสรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำที่มีความสำคัญระหว่างประเทศหรือ Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มน้ำเพื่อพิจารณา (จำนวน 1 แห่ง) ในช่วงเดือน ส.ค. - ก.ย. 2567 ปี 68 : 1 คือ สรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียน Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มน้ำพิจารณา (เพิ่ม 1 แห่ง)
4th rowปี 67 : 1 คือ ระดับความสำเร็จของการจัดหาแหล่งน้ำและระบบกระจายน้ำเพื่อสนับสนุนภาคการเกษตรและรักษาระบบนิเวศ โดยพัฒนาแหล่งน้ำแล้วเสร็จตามแผน คิดเป็นร้อยละ 100 + ปริมาณน้ำเพิ่มขึ้น พื้นที่ได้รับประโยชน์ (111.416 ไร่) และครัวเรือนได้รับประโยชน์เป็นไปตามเป้าหมาย ร้อยละ 100 (46,889 ครัวเรือน) ปี 68 : 1 คือ พัฒนาแหล่งน้ำแล้วเสร็จตามแผนคิดเป็นร้อยละ 100 + ปริมาณน้ำเพิ่มขึ้น 85.12 ล้าน ลบ.ม. พื้นที่ได้รับประโยชน์ 111416 ไร่ และครัวเรือนได้รับประโยชน์ 46883 ครัวเรือน
5th rowปี 2567 แผนการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 76 จังหวัด ปี 2568 ผลการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 25 จังหวัด ปี 2569 ผลการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 50 จังหวัด

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ไม่มี110
29.1%
ตามมติ ก.พ.ร. ปี 2566 เพิ่มขึ้นร้อยละ 1.5 ปี 2567 เพิ่มขึ้นร้อยละ 2.0 ปี 2568 เพิ่มขึ้นร้อยละ 2.522
 
5.8%
ปี 2566 1) มีฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศที่พร้อมต่อการใช้วิเคราะห์ข้อมูลการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่แลระดับประเทศ 2) มีการใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูล โดยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และนำผลการวิเคราะห์ไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศเพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาแรงงานเป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็นอย่างน้อย 3) ออกแบบระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ปี 2567 1) เชื่อมโยงฐานข้อมูลที่สำคัญกับภาครัฐและภาคเอกชนได้สำเร็จ (ฐานข้อมูลกระทรวงแรงงาน สำนักงานปลัดกระทรวง กรมการจัดหางาน สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย สภาหอการค้าแห่งประเทศไทย เป็นอย่างน้อย) 2) พัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ของฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนา แรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัด เป็นอย่างน้อย ปี 2568 1) มีระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 2) มีการใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ในการประกาศใช้นโยบาย หรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่และระดับประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความ ต้องการแรงงานเป้าหมายการพัฒนาแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็น อย่างน้อย19
 
5.0%
(ครอบคลุมประเด็นการพัฒนากฎหมาย/การจัดองค์กร/กลไกการดำเนินงาน/บุคลากร/ดิจิทัลเทคโนโลยี โดยกำหนดเป้าหมายและผลผลิตเป็นรูปธรรมที่แล้วเสร็จในแต่ละปี) ปี 2566 1) จัดส่งแผนพัฒนาองค์การ 66 - 68 และแผนปฏิบัติการให้สำนักงาน ก.พ.ร. 2) ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 66 ได้ร้อยละ 100 ปี 2567 ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 67 ได้ร้อยละ 100 ปี 2568 ดำเนินการตามเป้าหมายของแผนฯ ปี 68 ได้ร้อยละ 10019
 
5.0%
ปี 2566 จัดทำแผนการเชื่อมโยงหลักสูตร การฝึกอบรมในสาขาที่จำเป็น เร่งด่วนระยะ 3 ปี ปี 2567 1) จำนวนสถาบันอาชีวศึกษาที่เชื่อมโยงหลักสูตรการศึกษากับหลักสูตรการฝึกอบรม 2) จำนวนหลักสูตรที่มีการเชื่อมโยง ปี 2568 จำนวนนักศึกษาที่ได้รับวุฒิบัตรและผลสำเร็จการศึกษาที่สอดคล้อง19
 
5.0%
-12
 
3.2%
ตัวชี้วัดภาพรวม สป.ทส. - แผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ ประเด็น 18 การเติบโตอย่างยั่งยืน - เป้าหมาย SDGs ที่ 12 การผลิตและการบริโภคที่ยั่งยืน - เป้าหมาย SDGs ที่ 13 การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและผลกระทบที่เกิดขึ้น - แผนปฏิบัติการด้านการจัดการขยะของประเทศ (พ.ศ. 2565 - 2570) ตัวชี้วัดย่อยของ ความสำเร็จของการขับเคลื่อนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (Sustainable Development Goals: SDGs)8
 
2.1%
สอดคล้องกับเป้าหมายของสำนักงาน ปปง. ที่ให้ประเทศไทยมีการดำเนินการด้าน AML/ CFT/CPF ที่มีประสิทธิภาพและได้มาตรฐานสากล โดยมีเงื่อนไขเพิ่มเติม 1) ปี 2567 ผ่านเงื่อนไขการเข้าเป็นสมาชิก FATF 2) ปี 2568 สามารถเข้าเป็นผู้สังเกตการณ์ 3) ปี 2570 สามารถเข้าเป็นสมาชิก FATF8
 
2.1%
ปี 2567 เป้าหมาย คือ มีกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการบริหารจัดการที่ดินและทรัพยากรดินที่มีการตรา แก้ไข ปรับปรุง หรือยกเลิก จำนวน 3 ฉบับ/เรื่อง ปี 2568 เป้าหมาย คือ มีกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการบริหารจัดการที่ดินและทรัพยากรดินที่มีการตรา แก้ไข ปรับปรุง หรือยกเลิก จำนวน 3 ฉบับ/เรื่อง ปี 2569 เป้าหมาย คือ มีกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการบริหารจัดการที่ดินและทรัพยากรดินที่มีการตรา แก้ไข ปรับปรุง หรือยกเลิก จำนวน 3 ฉบับ/เรื่อง6
 
1.6%
จะกำหนดค่าเป้าหมายตัวชี้วัดจากการปรับปรุงโครงสร้างการแบ่งส่วนราชการ ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. ๒๕๖๘ ตามค่าเป้าหมาย "ขั้นมาตรฐาน" ตามมาตรการปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติราชการ ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. ๒๕๖๘6
 
1.6%
Other values (103)149
39.4%

Length

2026-09-09T11:10:31.653755image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
ปี476
 
7.3%
261
 
4.0%
2159
 
2.4%
2567158
 
2.4%
data155
 
2.4%
1154
 
2.4%
2568152
 
2.3%
3133
 
2.0%
ไม่มี112
 
1.7%
และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ110
 
1.7%
Other values (708)4639
71.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ประเภทตัวชี้วัด
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct4
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
digit
259 
ไม่ระบุ
116 
ranking
 
2
hybrid
 
1

Length

Max length7
Median length5
Mean length5.626984127
Min length5

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowdigit
2nd rowdigit
3rd rowไม่ระบุ
4th rowไม่ระบุ
5th rowไม่ระบุ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
digit259
68.5%
ไม่ระบุ116
30.7%
ranking2
 
0.5%
hybrid1
 
0.3%

Length

2026-09-09T11:10:31.840760image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:31.946141image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
digit259
68.5%
ไม่ระบุ116
30.7%
ranking2
 
0.5%
hybrid1
 
0.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ลักษณะตัวชี้วัด
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct5
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
output
160 
outcome
91 
process
82 
input
23 
อื่นๆ
22 

Length

Max length7
Median length6
Mean length6.338624339
Min length5

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowoutput
2nd rowoutput
3rd rowoutput
4th rowoutput
5th rowprocess

Common Values

ValueCountFrequency (%)
output160
42.3%
outcome91
24.1%
process82
21.7%
input23
 
6.1%
อื่นๆ22
 
5.8%

Length

2026-09-09T11:10:32.073459image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:32.184076image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
output160
42.3%
outcome91
24.1%
process82
21.7%
input23
 
6.1%
อื่นๆ22
 
5.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

สถานะตัวชี้วัด
Categorical

CONSTANT
HIGH CORRELATION
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
กำลังใช้งาน
378 

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowกำลังใช้งาน
2nd rowกำลังใช้งาน
3rd rowกำลังใช้งาน
4th rowกำลังใช้งาน
5th rowกำลังใช้งาน

Common Values

ValueCountFrequency (%)
กำลังใช้งาน378
100.0%

Length

2026-09-09T11:10:32.308275image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-09-09T11:10:32.396475image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
กำลังใช้งาน378
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ค่าเป้าหมายปีที่ 1
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct71
Distinct (%)18.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean129006.7174
Minimum0.65
Maximum35000000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:32.497942image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.65
5-th percentile1
Q12
median5.5
Q358
95-th percentile2970
Maximum35000000
Range34999999.35
Interquartile range (IQR)56

Descriptive statistics

Standard deviation1864835.348
Coefficient of variation (CV)14.45533524
Kurtosis328.2024757
Mean129006.7174
Median Absolute Deviation (MAD)4.5
Skewness17.77376845
Sum48764539.17
Variance3.477610877 × 1012
MonotonicityIncreasing
2026-09-09T11:10:32.680318image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
158
15.3%
10036
 
9.5%
333
 
8.7%
429
 
7.7%
528
 
7.4%
5025
 
6.6%
3023
 
6.1%
1.522
 
5.8%
216
 
4.2%
707
 
1.9%
Other values (61)101
26.7%
ValueCountFrequency (%)
0.651
 
0.3%
0.661
 
0.3%
158
15.3%
1.522
 
5.8%
216
 
4.2%
2.51
 
0.3%
333
8.7%
429
7.7%
528
7.4%
61
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
350000001
 
0.3%
95000001
 
0.3%
5800006
1.6%
1505001
 
0.3%
122170.691
 
0.3%
1140001
 
0.3%
1100001
 
0.3%
1000001
 
0.3%
780001
 
0.3%
500001
 
0.3%

ผลการดำเนินงาน1
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct87
Distinct (%)23.5%
Missing8
Missing (%)2.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean151745.7939
Minimum0.7
Maximum41783802
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:32.879100image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.7
5-th percentile1
Q12.49
median6.74
Q397.38
95-th percentile1777.05
Maximum41783802
Range41783801.3
Interquartile range (IQR)94.89

Descriptive statistics

Standard deviation2230289.129
Coefficient of variation (CV)14.69753508
Kurtosis332.3579816
Mean151745.7939
Median Absolute Deviation (MAD)5.74
Skewness17.94137386
Sum56145943.76
Variance4.9741896 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2026-09-09T11:10:33.056089image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
157
15.1%
4.7544
11.6%
10042
11.1%
2.4922
 
5.8%
96.4722
 
5.8%
6.7422
 
5.8%
16622
 
5.8%
215
 
4.0%
2312
 
3.2%
412
 
3.2%
Other values (77)100
26.5%
(Missing)8
 
2.1%
ValueCountFrequency (%)
0.71
 
0.3%
0.721
 
0.3%
157
15.1%
215
 
4.0%
2.341
 
0.3%
2.4922
 
5.8%
34
 
1.1%
412
 
3.2%
4.281
 
0.3%
4.7544
11.6%
ValueCountFrequency (%)
417838021
 
0.3%
97752681
 
0.3%
6399166
1.6%
1720131
 
0.3%
1673251
 
0.3%
1275801
 
0.3%
117948.951
 
0.3%
907031
 
0.3%
262091
 
0.3%
138101
 
0.3%

หน่วยนับ1
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct41
Distinct (%)10.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ร้อยละ
190 
ระดับ
43 
แห่ง
24 
ผลผลิต
 
16
เดือน
 
9
Other values (36)
96 

Length

Max length79
Median length6
Mean length7.431216931
Min length3

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique13 ?
Unique (%)3.4%

Sample

1st rowktoe
2nd rowร้อยละ
3rd rowระดับความสำเร็จ
4th rowระดับความสำเร็จ
5th rowความสำเร็จ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ190
50.3%
ระดับ43
 
11.4%
แห่ง24
 
6.3%
ผลผลิต16
 
4.2%
เดือน9
 
2.4%
ไร่7
 
1.9%
จังหวัด7
 
1.9%
ฐานข้อมูล6
 
1.6%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.6%
ด้าน5
 
1.3%
Other values (31)65
 
17.2%

Length

2026-09-09T11:10:33.244498image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ190
44.9%
ระดับ51
 
12.1%
แห่ง24
 
5.7%
ผลผลิต16
 
3.8%
เดือน9
 
2.1%
28
 
1.9%
ไร่7
 
1.7%
จังหวัด7
 
1.7%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.4%
ฐานข้อมูล6
 
1.4%
Other values (40)99
23.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ค่าเป้าหมายปีที่ 2
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
ZEROS

Distinct64
Distinct (%)16.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean9796.677884
Minimum0
Maximum500000
Zeros11
Zeros (%)2.9%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:33.413082image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q12
median6
Q360
95-th percentile379.7
Maximum500000
Range500000
Interquartile range (IQR)58

Descriptive statistics

Standard deviation63881.84425
Coefficient of variation (CV)6.52076602
Kurtosis53.19714993
Mean9796.677884
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness7.301692992
Sum3703144.24
Variance4080890025
MonotonicityNot monotonic
2026-09-09T11:10:33.757065image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
278
20.6%
10033
 
8.7%
4032
 
8.5%
430
 
7.9%
622
 
5.8%
6022
 
5.8%
4.522
 
5.8%
114
 
3.7%
312
 
3.2%
011
 
2.9%
Other values (54)102
27.0%
ValueCountFrequency (%)
011
 
2.9%
0.651
 
0.3%
0.661
 
0.3%
114
 
3.7%
278
20.6%
312
 
3.2%
430
 
7.9%
4.522
 
5.8%
58
 
2.1%
622
 
5.8%
ValueCountFrequency (%)
5000006
1.6%
1605501
 
0.3%
135914.191
 
0.3%
1050001
 
0.3%
1030001
 
0.3%
660001
 
0.3%
550001
 
0.3%
350001
 
0.3%
138101
 
0.3%
74631
 
0.3%

ผลการดำเนินงาน2
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct61
Distinct (%)19.4%
Missing64
Missing (%)16.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4348.958981
Minimum0
Maximum776652
Zeros1
Zeros (%)0.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:33.945496image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile2
Q12.52
median9.19
Q3100
95-th percentile149
Maximum776652
Range776652
Interquartile range (IQR)97.48

Descriptive statistics

Standard deviation47001.49013
Coefficient of variation (CV)10.80752666
Kurtosis236.3612478
Mean4348.958981
Median Absolute Deviation (MAD)7.19
Skewness14.76059555
Sum1365573.12
Variance2209140074
MonotonicityNot monotonic
2026-09-09T11:10:34.130107image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
10057
15.1%
249
13.0%
7.845
11.9%
2.5222
 
5.8%
14922
 
5.8%
9.1921
 
5.6%
110
 
2.6%
35
 
1.3%
64
 
1.1%
344
 
1.1%
Other values (51)75
19.8%
(Missing)64
16.9%
ValueCountFrequency (%)
01
 
0.3%
0.91
 
0.3%
110
 
2.6%
1.551
 
0.3%
249
13.0%
2.5222
5.8%
35
 
1.3%
43
 
0.8%
52
 
0.5%
64
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
7766521
0.3%
1997511
0.3%
1958721
0.3%
119143.481
0.3%
391831
0.3%
13818.811
0.3%
37041
0.3%
27011
0.3%
9301
0.3%
4532
0.5%

หน่วยนับ2
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct38
Distinct (%)10.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ร้อยละ
194 
ระดับ
43 
แห่ง
23 
ผลผลิต
 
13
-
 
13
Other values (33)
92 

Length

Max length79
Median length6
Mean length6.915343915
Min length1

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique11 ?
Unique (%)2.9%

Sample

1st rowktoe
2nd rowร้อยละ
3rd rowระดับความสำเร็จ
4th rowระดับความสำเร็จ
5th rowความสำเร็จ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ194
51.3%
ระดับ43
 
11.4%
แห่ง23
 
6.1%
ผลผลิต13
 
3.4%
-13
 
3.4%
เดือน9
 
2.4%
ไร่7
 
1.9%
ฐานข้อมูล6
 
1.6%
จังหวัด6
 
1.6%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.6%
Other values (28)58
 
15.3%

Length

2026-09-09T11:10:34.328640image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ194
46.7%
ระดับ51
 
12.3%
แห่ง23
 
5.5%
ผลผลิต13
 
3.1%
13
 
3.1%
เดือน9
 
2.2%
ไร่7
 
1.7%
ฐานข้อมูล6
 
1.4%
จังหวัด6
 
1.4%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.4%
Other values (36)87
21.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ค่าเป้าหมายปีที่ 3
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION
ZEROS

Distinct50
Distinct (%)13.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean8362.214577
Minimum0
Maximum500000
Zeros70
Zeros (%)18.5%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2026-09-09T11:10:34.500911image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q12.5
median5
Q350
95-th percentile100
Maximum500000
Range500000
Interquartile range (IQR)47.5

Descriptive statistics

Standard deviation62723.65954
Coefficient of variation (CV)7.500843104
Kurtosis58.0174857
Mean8362.214577
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness7.707934409
Sum3160917.11
Variance3934257466
MonotonicityNot monotonic
2026-09-09T11:10:34.696894image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
070
18.5%
351
13.5%
549
13.0%
10032
8.5%
723
 
6.1%
5023
 
6.1%
6523
 
6.1%
2.522
 
5.8%
212
 
3.2%
17
 
1.9%
Other values (40)66
17.5%
ValueCountFrequency (%)
070
18.5%
0.651
 
0.3%
17
 
1.9%
212
 
3.2%
2.522
 
5.8%
351
13.5%
47
 
1.9%
549
13.0%
61
 
0.3%
723
 
6.1%
ValueCountFrequency (%)
5000006
 
1.6%
850001
 
0.3%
480001
 
0.3%
86631
 
0.3%
55001
 
0.3%
27021
 
0.3%
22471
 
0.3%
2751
 
0.3%
10032
8.5%
971
 
0.3%

ผลการดำเนินงาน3
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing378
Missing (%)100.0%
Memory size3.1 KiB

หน่วยนับ3
Categorical

HIGH CORRELATION
HIGH CORRELATION

Distinct34
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
ร้อยละ
190 
ระดับ
43 
-
39 
แห่ง
23 
ผลผลิต
 
11
Other values (29)
72 

Length

Max length33
Median length6
Mean length5.44973545
Min length1

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique14 ?
Unique (%)3.7%

Sample

1st rowktoe
2nd rowร้อยละ
3rd row-
4th row-
5th rowความสำเร็จ

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ190
50.3%
ระดับ43
 
11.4%
-39
 
10.3%
แห่ง23
 
6.1%
ผลผลิต11
 
2.9%
เดือน8
 
2.1%
ไร่7
 
1.9%
จังหวัด6
 
1.6%
ฐานข้อมูล6
 
1.6%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.6%
Other values (24)39
 
10.3%

Length

2026-09-09T11:10:34.879874image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
ร้อยละ190
50.1%
ระดับ43
 
11.3%
39
 
10.3%
แห่ง23
 
6.1%
ผลผลิต11
 
2.9%
เดือน8
 
2.1%
ไร่7
 
1.8%
ฐานข้อมูล6
 
1.6%
ฉบับ/เรื่อง6
 
1.6%
จังหวัด6
 
1.6%
Other values (25)40
 
10.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

Interactions

2026-09-09T11:10:26.453172image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:21.782888image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.612180image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.569900image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.420968image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.366318image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:26.586601image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:21.911693image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.756135image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.698539image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.564791image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.509971image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:26.741225image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.059784image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.934093image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.848393image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.747499image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.667497image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:26.894091image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.189450image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.088251image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.979557image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.906474image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.824015image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:27.035832image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.325313image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.255933image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.119129image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.069304image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:26.134282image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:27.192168image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:22.476831image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:23.417858image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:24.282027image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:25.225477image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
2026-09-09T11:10:26.301700image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Correlations

2026-09-09T11:10:35.016346image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Spearman's ρ

The Spearman's rank correlation coefficient (ρ) is a measure of monotonic correlation between two variables, and is therefore better in catching nonlinear monotonic correlations than Pearson's r. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative monotonic correlation, 0 indicating no monotonic correlation and 1 indicating total positive monotonic correlation.

To calculate ρ for two variables X and Y, one divides the covariance of the rank variables of X and Y by the product of their standard deviations.
2026-09-09T11:10:35.262737image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Pearson's r

The Pearson's correlation coefficient (r) is a measure of linear correlation between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative linear correlation, 0 indicating no linear correlation and 1 indicating total positive linear correlation. Furthermore, r is invariant under separate changes in location and scale of the two variables, implying that for a linear function the angle to the x-axis does not affect r.

To calculate r for two variables X and Y, one divides the covariance of X and Y by the product of their standard deviations.
2026-09-09T11:10:35.491074image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Kendall's τ

Similarly to Spearman's rank correlation coefficient, the Kendall rank correlation coefficient (τ) measures ordinal association between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative correlation, 0 indicating no correlation and 1 indicating total positive correlation.

To calculate τ for two variables X and Y, one determines the number of concordant and discordant pairs of observations. τ is given by the number of concordant pairs minus the discordant pairs divided by the total number of pairs.
2026-09-09T11:10:35.743441image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Cramér's V (φc)

Cramér's V is an association measure for nominal random variables. The coefficient ranges from 0 to 1, with 0 indicating independence and 1 indicating perfect association. The empirical estimators used for Cramér's V have been proved to be biased, even for large samples. We use a bias-corrected measure that has been proposed by Bergsma in 2013 that can be found here.
2026-09-09T11:10:36.067824image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Phik (φk)

Phik (φk) is a new and practical correlation coefficient that works consistently between categorical, ordinal and interval variables, captures non-linear dependency and reverts to the Pearson correlation coefficient in case of a bivariate normal input distribution. There is extensive documentation available here.

Missing values

2026-09-09T11:10:27.517837image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2026-09-09T11:10:28.234728image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2026-09-09T11:10:28.560601image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.
2026-09-09T11:10:28.778302image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
The dendrogram allows you to more fully correlate variable completion, revealing trends deeper than the pairwise ones visible in the correlation heatmap.

Sample

First rows

กระทรวงส่วนราชการระดับกรมประเภทคำขอสรกระดับต่ำกว่ากรมมติ ก.พ.ร. ตอนตั้งกองมติ ก.พ.ร.ครั้งที่วันที่ประกาศกฎกระทรวงวันเดือนปีที่ครบกำหนดคำอธิบายเงื่อนไขพิเศษระดับตัวชี้วัดชื่อตัวชี้วัดคำอธิบายตัวชี้วัดประเภทตัวชี้วัดลักษณะตัวชี้วัดสถานะตัวชี้วัดค่าเป้าหมายปีที่ 1ผลการดำเนินงาน1หน่วยนับ1ค่าเป้าหมายปีที่ 2ผลการดำเนินงาน2หน่วยนับ2ค่าเป้าหมายปีที่ 3ผลการดำเนินงาน3หน่วยนับ3
0กระทรวงพลังงานสำนักงานปลัดกระทรวงพลังงานปรับปรุงหน้าที่และอำนาจ และเปลี่ยนชื่อกองส่งเสริมและพัฒนาพลังงานภูมิภาคครั้งที่ 2/2562 (29 มีค 2562)27/05/25655.018/01/256628/01/2568NaNระดับกองความสำเร็จของการส่งเสริมเทคโนโลยีพลังงานเพื่อลดการใช้พลังงานของกลุ่มเป้าหมายที่ร่วมโครงการตัวชี้วัดภาพรวม สป.พน. เป็นตัวชี้วัดตามนโยบายรัฐบาล ภารกิจหลักของส่วนราชการ/ยุทธศาสตร์กระทรวงdigitoutputกำลังใช้งาน0.650.72ktoe0.651.55ktoe0.65NaNktoe
1กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมกรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งจัดตั้งใหม่กองกฎหมายครั้งที่ 5/2562 (1 พย 2562)14/05/25623.026/05/256330/01/2569ปีงบประมาณ 2568 ให้กรมรายงานผลตัวชี้วัดของ กองอนุรักษ์ชายฝั่งทะเล กองกฎหมาย และสำนักงานทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งที่ 1 - 7 ภายใต้กองกฎหมาย โดยรายผลการดำเนินการปีที่ 2 (2568)ระดับกองพื้นที่คุ้มครองทางทะเลตามเป้าหมาย SDG 14 เพิ่มขึ้นตัวชี้วัดของ กองกฎหมาย หมายเหตุ คิดจากพื้นที่คุ้มครองตามมาตรา 20 มาตรา 22 และคิดจากพื้นที่คุ้มครองทางทะเลและชายฝั่งโดยชุมชน LMMAs มติคณะอนุกรรมการพัฒนาระบบราชการ (อ.ก.พ.ร.) เกี่ยวกับการทบทวนบทบาทภารกิจและปรับปรุงโครงสร้างของส่วนราชการ ครั้งที่ 6/2567 เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม 2567 เรื่อง การติดตามผลการดำเนินงานตามตัวชี้วัดจากการปรับปรุงโครงสร้างการแบ่งส่วนราชการ มีค่าเป้าหมาย ดังนี้ ปี 2567 - ร้อยละ 0.66 (ผลงานที่ดีที่สุด 3 ปีย้อนหลัง) ปี 2568 - ร้อยละ 0.66 (ผลงานที่ดีที่สุด 3 ปีย้อนหลัง) ปี 2569 - ยังไม่มีการกำหนดค่าเป้าหมาย ภายหลังจากทราบค่าเป้าหมาย ปี 2569 จะมีการอัพเดทค่าเป้าหมายในระบบอีกครั้งdigitoutputกำลังใช้งาน0.660.70ร้อยละ0.660.90ร้อยละ0.00NaNร้อยละ
2กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมกรมทรัพยากรน้ำจัดตั้งใหม่กองพัฒนาแหล่งน้ำ 2ครั้งที่ 4/2564 (9 กย 2564)NaNNaN03/10/256501/08/2568NaNระดับกองระดับความสำเร็จของการขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำปี 67 : 1 คือ ระดับความสำเร็จของการขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำ โดยจัดทำสรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำที่มีความสำคัญระหว่างประเทศหรือ Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มน้ำเพื่อพิจารณา (จำนวน 1 แห่ง) ในช่วงเดือน ส.ค. - ก.ย. 2567 ปี 68 : 1 คือ สรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียน Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มน้ำพิจารณา (เพิ่ม 1 แห่ง)ไม่ระบุoutputกำลังใช้งาน1.001.00ระดับความสำเร็จ1.001.00ระดับความสำเร็จ0.00NaN-
3กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมกรมทรัพยากรน้ำจัดตั้งใหม่กองพัฒนาแหล่งน้ำ 2ครั้งที่ 4/2564 (9 กย 2564)NaNNaN03/10/256501/08/2568NaNระดับกองระดับความสำเร็จของการจัดหาแหล่งน้ำและระบบกระจายน้ำเพื่อสนับสนุนภาคการเกษตรและรักษาระบบนิเวศปี 67 : 1 คือ ระดับความสำเร็จของการจัดหาแหล่งน้ำและระบบกระจายน้ำเพื่อสนับสนุนภาคการเกษตรและรักษาระบบนิเวศ โดยพัฒนาแหล่งน้ำแล้วเสร็จตามแผน คิดเป็นร้อยละ 100 + ปริมาณน้ำเพิ่มขึ้น พื้นที่ได้รับประโยชน์ (111.416 ไร่) และครัวเรือนได้รับประโยชน์เป็นไปตามเป้าหมาย ร้อยละ 100 (46,889 ครัวเรือน) ปี 68 : 1 คือ พัฒนาแหล่งน้ำแล้วเสร็จตามแผนคิดเป็นร้อยละ 100 + ปริมาณน้ำเพิ่มขึ้น 85.12 ล้าน ลบ.ม. พื้นที่ได้รับประโยชน์ 111416 ไร่ และครัวเรือนได้รับประโยชน์ 46883 ครัวเรือนไม่ระบุoutputกำลังใช้งาน1.001.00ระดับความสำเร็จ1.001.00ระดับความสำเร็จ0.00NaN-
4กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมกรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อมปรับปรุงหน้าที่และอำนาจกองขับเคลื่อนการลดก๊าซเรือนกระจกครั้งที่ 1/2566 (2 กพ 2566)20/01/25661.018/08/256630/03/2568NaNระดับกองความสำเร็จของการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัดปี 2567 แผนการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 76 จังหวัด ปี 2568 ผลการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 25 จังหวัด ปี 2569 ผลการลดก๊าซเรือนกระจกระดับจังหวัด 50 จังหวัดไม่ระบุprocessกำลังใช้งาน1.001.00ความสำเร็จ1.001.00ความสำเร็จ1.00NaNความสำเร็จ
5กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมกรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อมNaNกองส่งเสริมการมีส่วนร่วมต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อมครั้งที่ 1/2566 (2 กพ 2566)20/01/25661.018/08/256630/03/2568NaNระดับกองความสำเร็จของการเสริมสร้างความรู้ ความเข้าใจ ความตระหนักรู้ จิตสำนึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพื่อนำไปสู่การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมค่าเป้าหมายปีที่ 1-3 เป็น x (รายละเอียดการวัดและค่าเป้าหมายอยู่ระหว่างการหารือกับส่วนราชการ) ปี 67 ผลผลิต คือ (ร่าง) แผนปฏิบัติการด้านการเสริมพลังความร่วมมือด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย ปี 68 ผลผลิต คือ (ร่าง) แผนปฏิบัติการด้านการเสริมพลังความร่วมมือด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย ปี 69 ผลผลิต คือ (ร่าง) แผนปฏิบัติการด้านการเสริมพลังความร่วมมือด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย แล้วเสร็จ (อยู่ในขั้นตอนรับฟังความคิดเห็นจากหน่วยงานภายนอก และเสนอคณะอนุกรรมCCด้านการประชาสัมพันธ์และเสริมพลังความร่วมมือด้านภูมิอากาศ พิจารณา)ไม่ระบุoutputกำลังใช้งาน1.001.00ผลผลิต1.001.00ผลผลิต1.00NaNผลผลิต
6กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมสำนักงานปลัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมปรับปรุงหน้าที่และอำนาจฝ่ายบริหารครั้งที่ 7/2564 (29 ธค 2564)11/12/31077.028/02/256621/10/2569การแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมระดับกรมระดับความสำเร็จของการขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำ1 = จัดทำสรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียนพื้นที่ชุ่มน้ำที่มีความสำคัญระหว่างประเทศหรือ Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มน้ำเพื่อพิจารณา (จำนวน 1 แห่ง) ในช่วงเดือน ส.ค. - ก.ย. 2567 (ค่าเป้าหมายมาตรฐานตามมาตรการปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติราชการ ปีงบประมาณ 2567) เป้าหมายปี 2568 : สรุปข้อมูลเพื่อขึ้นทะเบียน Ramsar Site และเสนอคณะทำงานวิชาการพื้นที่ชุ่มพิจารณา (เพิ่ม 1 แห่ง) หมายเหตุ : ตัวชี้วัดโครงสร้างกลุ่มสิ่งแวดล้อมdigitprocessกำลังใช้งาน1.001.00ระดับความสำเร็จ1.001.00ผลผลิต0.00NaNระดับความสำเร็จ
7กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมสำนักงานปลัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมปรับปรุงหน้าที่และอำนาจฝ่ายบริหารครั้งที่ 7/2564 (29 ธค 2564)11/12/31077.028/02/256621/10/2569การแบ่งส่วนราชการของหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อม กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมระดับกรมระดับความสำเร็จของการจัดทำดัชนีสมรรถนะสิ่งแวดล้อมในบริบทของประเทศไทย (EPI Thailand)1 = รายงานสถานการณ์ดัชนีสมรรถนะสิ่งแวดล้อมในบริบทของประเทศไทย (EPI Thailand) เสนอคณะอนุกรรมการบริหารจัดการสมรรถนะสิ่งแวดล้อมของประเทศไทย (ค่าเป้าหมายมาตรฐานตามมาตรการปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติราชการ ปีงบประมาณ 2567) เป้าหมายปี 2568 : คะแนนดัชนีสมรรถนะสิ่งแวดล้อมในบริบทของประเทศไทย (EPI Thailand) 74.40 คะแนน หมายเหตุ : ตัวชี้วัดโครงสร้างกลุ่มสิ่งแวดล้อมไม่ระบุoutputกำลังใช้งาน1.001.00ระดับความสำเร็จ74.4045.70คะแนน0.00NaNระดับความสำเร็จ
8กระทรวงแรงงานกรมพัฒนาฝีมือแรงงานจัดตั้งใหม่สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 26ครั้งที่ 2/2565 (20 เมย 2565)11/03/25653.006/01/256628/01/2568NaNระดับกรมระดับความสำเร็จของการเชื่อมโยงหลักสูตรฝึกอบรมกับหลักสูตรการศึกษาผ่านกลไกกรอบคุณวุฒิแห่งชาติ (National Qualification Framework) การศึกษาในระบบ นอกระบบ และตามอัธยาศัยปี 2566 จัดทำแผนการเชื่อมโยงหลักสูตร การฝึกอบรมในสาขาที่จำเป็น เร่งด่วนระยะ 3 ปี ปี 2567 1) จำนวนสถาบันอาชีวศึกษาที่เชื่อมโยงหลักสูตรการศึกษากับหลักสูตรการฝึกอบรม 2) จำนวนหลักสูตรที่มีการเชื่อมโยง ปี 2568 จำนวนนักศึกษาที่ได้รับวุฒิบัตรและผลสำเร็จการศึกษาที่สอดคล้องไม่ระบุprocessกำลังใช้งาน1.001.00ระดับ2.002.00ระดับ3.00NaNระดับ
9กระทรวงแรงงานกรมพัฒนาฝีมือแรงงานจัดตั้งใหม่สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 26ครั้งที่ 2/2565 (20 เมย 2565)11/03/25653.006/01/256628/01/2568NaNระดับกรมระดับความสำเร็จของการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล (Data - Driven Organization)ปี 2566 1) มีฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศที่พร้อมต่อการใช้วิเคราะห์ข้อมูลการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่แลระดับประเทศ 2) มีการใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูล โดยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และนำผลการวิเคราะห์ไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศเพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาแรงงานเป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็นอย่างน้อย 3) ออกแบบระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ปี 2567 1) เชื่อมโยงฐานข้อมูลที่สำคัญกับภาครัฐและภาคเอกชนได้สำเร็จ (ฐานข้อมูลกระทรวงแรงงาน สำนักงานปลัดกระทรวง กรมการจัดหางาน สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย สภาหอการค้าแห่งประเทศไทย เป็นอย่างน้อย) 2) พัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ของฐานข้อมูลด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความต้องการแรงงาน เป้าหมายการพัฒนา แรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัด เป็นอย่างน้อย ปี 2568 1) มีระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ 2) มีการใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ ในการประกาศใช้นโยบาย หรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานในอนาคต ทั้งในระดับพื้นที่และระดับประเทศ 3) มีนโยบายหรือแผนด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานที่ผ่านการใช้ประโยชน์จากระบบสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการพัฒนาฝีมือแรงงานของประเทศ เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาฝีมือแรงงานในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เช่น ความ ต้องการแรงงานเป้าหมายการพัฒนาแรงงาน เป้าหมายการพัฒนาพื้นที่ กลไกการพัฒนาแรงงานตามบทบาทใหม่ของแต่ละจังหวัดเป็น อย่างน้อยไม่ระบุprocessกำลังใช้งาน1.001.00ระดับ2.002.00ระดับ3.00NaNระดับ

Last rows

กระทรวงส่วนราชการระดับกรมประเภทคำขอสรกระดับต่ำกว่ากรมมติ ก.พ.ร. ตอนตั้งกองมติ ก.พ.ร.ครั้งที่วันที่ประกาศกฎกระทรวงวันเดือนปีที่ครบกำหนดคำอธิบายเงื่อนไขพิเศษระดับตัวชี้วัดชื่อตัวชี้วัดคำอธิบายตัวชี้วัดประเภทตัวชี้วัดลักษณะตัวชี้วัดสถานะตัวชี้วัดค่าเป้าหมายปีที่ 1ผลการดำเนินงาน1หน่วยนับ1ค่าเป้าหมายปีที่ 2ผลการดำเนินงาน2หน่วยนับ2ค่าเป้าหมายปีที่ 3ผลการดำเนินงาน3หน่วยนับ3
368กระทรวงการคลังกรมศุลกากรจัดตั้งใหม่สำนักงานศุลกากรภาคที่ 5ครั้งที่ 6/2564 (25 พย 2564)25/08/25647.010/11/256528/01/2568NaNระดับกรม1. จำนวนภาษีที่จัดเก็บจากการนำเข้า - ส่งออก-digitoutcomeกำลังใช้งาน122170.69117948.95ล้านบาท135914.19119143.48ล้านบาท0.0NaNล้านบาท
369สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุนจัดตั้งใหม่กองบริการชาวต่างชาติครั้งที่ 3/2565 (15 มิย 2565)01/03/25671.001/03/256701/10/2568NaNระดับกรมการพิจารณาอนุญาตและกลั่นกรองคำขอนำเข้าช่างฝีมือในกิจการที่ได้รับการส่งเสริมการลงทุน และบุคลากรต่างชาติที่มีศักยภาพสูง (Smart Visa และ LTR)การพิจารณาอนุญาตและกลั่นกรองคำขอนำเข้าช่างฝีมือในกิจการที่ได้รับการส่งเสริมการลงทุน และบุคลากรต่างชาติที่มีศักยภาพสูง (Smart Visa และ LTR)ไม่ระบุoutcomeกำลังใช้งาน150500.00172013.00คำขอ160550.00199751.00คำขอ0.0NaNคำขอ
370สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่สำนักงานผู้อำนวยการครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00776652.00ไร่500000.0NaNไร่
371สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่กองกฎหมายครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00NaNไร่500000.0NaNไร่
372สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่กองที่ดินของรัฐครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00NaNไร่500000.0NaNไร่
373สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่กองยุทธศาสตร์และแผนงานครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00NaNไร่500000.0NaNไร่
374สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่กองส่งเสริมความร่วมมือและขับเคลื่อนการบริหารจัดการที่ดินครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00NaNไร่500000.0NaNไร่
375สำนักนายกรัฐมนตรีสำนักงานคณะกรรมการนโยบายที่ดินแห่งชาติจัดตั้งใหม่ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศที่ดินและทรัพยากรดินครั้งที่ 1/2564 (24 กพ 2564)20/01/31071.027/08/256431/08/2569NaNระดับกรมจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จตัวชี้วัด 4.2 จำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน ได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ “ตัวชี้วัดจำนวนผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน” อาจพิจารณาใช้ “ตัวชี้วัดจำนวนพื้นที่ที่ดำเนินการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนแล้วเสร็จ” ที่ยังคงการวัดผลอยู่ทดแทนได้เนื่องจากเป็นการวัดผลเพื่อสะท้อนความสำเร็จของการจัดที่ดินทำกินให้ประชาชนเช่นเดียวกัน ตัวชี้วัด 4.3 จำนวนผู้ที่ได้รับการพัฒนาและส่งเสริมอาชีพได้ยกเลิกการวัดผล เพื่อให้ สคทช. มีตัวชี้วัดเท่าที่จำเป็น และสะท้อนภารกิจหลักที่ สคทช. จำเป็นต้องดำเนินการเป็นสำคัญ ทั้งนี้ การพัฒนาและส่งเสริมอาชีพผู้ที่ได้รับการจัดที่ดินทำกิน สคทช. อาจดำเนินการขับเคลื่อน โดยอาศัยการบูรณาการความร่วมมือกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมการพัฒนาชุมชน กรมส่งเสริมการเกษตร แทนการใช้กลไกของตัวชี้วัดนี้digitoutputกำลังใช้งาน580000.00639916.00ไร่500000.00NaNไร่500000.0NaNไร่
376กระทรวงการคลังกรมธนารักษ์จัดตั้งใหม่กองมาตรฐานการประเมินราคาทรัพย์สินครั้งที่ 4/2562 (15 สค 2562)14/05/25622.008/05/256328/01/2568NaNระดับกรมจำนวนแปลงที่ดินที่ประชาชนขอรับบริการตรวจสอบราคาประเมินทรัพย์สินประชาชนผู้ขอรับบริการสามารถสอบถาม สืบค้น ตรวจสอบราคาประเมินทุนทรัพย์ทั่วประเทศได้ตามจำนวนปลงที่ต้องการทราบราคาประเมินdigitoutputกำลังใช้งาน9500000.009775268.00แปลง0.00NaN-0.0NaN-
377กระทรวงการคลังกรมธนารักษ์จัดตั้งใหม่กองมาตรฐานการประเมินราคาทรัพย์สินครั้งที่ 4/2562 (15 สค 2562)14/05/25622.008/05/256328/01/2568NaNระดับกรมจำนวนแปลงที่ดินที่พร้อมให้บริการข้อมูลราคาประเมินทรัพย์สินมีข้อมูลบัญชีราคาประเมินที่ดินทั่วประเทศ เพื่อให้บริการแก่ประชาชนdigitoutputกำลังใช้งาน35000000.0041783802.00แปลง0.00NaN-0.0NaN-