วิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหว ด้วย Google Colab + Gemini AI
🌍 วิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหว ด้วย Google Colab + Gemini AI Agent
📊 คลิปนี้จะพาไปดูการใช้ Google Colab ร่วมกับ Gemini AI Agent ของ Google เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหวย้อนหลัง 10 ปีในประเทศไทย โดยใช้ AI ในการช่วยเขียนโค้ดและวิเคราะห์ข้อมูลแบบ step-by-step
🧠 ใช้ Prompt:
"วิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหวในประเทศไทยย้อนหลัง 10 ปี โดยเน้นที่ความถี่, ขนาด (Magnitude), และตำแหน่งที่เกิด (Latitude/Longitude) เพื่อหา ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่และความรุนแรงของแผ่นดินไหว พร้อมแสดงผลในรูปแบบกราฟและ heatmap"
🔍 ตัวอย่างข้อมูลเชิงลึกที่วิเคราะห์:
หัวข้อ: "ขนาดของแผ่นดินไหวมีความสัมพันธ์กับความลึกของจุดศูนย์กลางหรือไม่?"
📌 รายละเอียด:
- ใช้ข้อมูลจาก USGS
- พล็อตกราฟ scatter plot ระหว่าง Magnitude กับ Depth
- คำนวณค่า Pearson correlation
- วิเคราะห์ distribution ของความลึกที่สัมพันธ์กับ magnitude > 5.0
🎯 ผลลัพธ์ที่ได้:
- เข้าใจว่าความลึกมีผลต่อความรุนแรงหรือไม่
- ใช้ข้อมูลนี้ในการประเมินความเสี่ยงของพื้นที่ต่าง ๆ
🛠️ ขั้นตอนการทำงานในคลิป
จะพาไล่ทีละขั้นตอน พร้อมให้คุณ run ตามได้เลย:
1. Preparing – เตรียม environment และ library
2. รวบรวมข้อมูล– ดึงข้อมูลจาก USGS
3. เตรียมข้อมูล – ทำความสะอาดและจัดรูปแบบ
4. วิเคราะห์ความถี่ – ดูจำนวนแผ่นดินไหวในแต่ละปี
5. วิเคราะห์ขนาด (Magnitude) – ดูการกระจายของความรุนแรง
6. วิเคราะห์ตำแหน่ง – พล็อตแผนที่และ heatmap
7. วิเคราะห์ความสัมพันธ์ – ความลึก vs ขนาด
8. สรุปและนำเสนอผล – กราฟ, ข้อมูลเชิงลึก
9. Finish task – ปิดท้ายด้วยการสรุปผลการวิเคราะห์
📹 เหมาะสำหรับ:
- คนที่สนใจ Data Science / AI
- นักเรียน ที่อยากใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล
- ผู้ที่อยากเรียนรู้การใช้ Google Colab + Gemini AI Agent
การนำ Google Colab และ Gemini AI Agent มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหวนั้น ถือเป็นวิธีที่สะดวกและทรงพลังมากสำหรับคนที่สนใจด้าน Data Science และ AI อย่างผมเองได้ลองทำตามขั้นตอนนี้จากคลิปแล้ว รู้สึกว่าเป็นการเรียนรู้ที่เข้าใจง่ายมาก นอกจากการรวบรวมข้อมูลจาก USGS และการทำความสะอาดข้อมูลแล้ว การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดแผ่นดินไหว (Magnitude) กับความลึกของจุดศูนย์กลาง ถือว่าช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้นว่าความลึกนั้นส่งผลต่อความรุนแรงแค่ไหน ซึ่งมีการใช้กราฟ scatter plot และคำนวณค่า Pearson correlation เพื่อให้นำไปใช้ประเมินความเสี่ยงในพื้นที่ต่าง ๆ ได้จริง นอกจากนี้ การใช้ heatmap และแผนที่พล็อตตำแหน่งแผ่นดินไหวในแต่ละปีช่วยให้เห็นการกระจายตัวของเหตุการณ์แผ่นดินไหวในเชิงพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นประโยชน์มากหากใครต้องการศึกษาเชิงลึกหรือวางแผนรับมือ ผมแนะนำให้ใครที่สนใจลองใช้วิธีนี้ดู เพราะนอกจากช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งขึ้นแล้ว ยังได้ฝึกใช้เครื่องมือ Google Colab ที่ฟรีและสะดวก รวมถึงทดลองใช้ AI Agent อย่าง Gemini ที่ช่วยเขียนโค้ดและแนะนำวิธีวิเคราะห์ได้ด้วยตัวเองอย่างสนุกเลยทีเดียว
