BUSM · Business Analytics in Practice · Assignment 2 · Nhóm 5 người

Khảo sát dữ liệu tai nạn giao thông UK và ba phương án scenario

Phân tích thăm dò 660.679 vụ tai nạn giai đoạn 2019–2022 trên bộ dữ liệu thầy Thịnh cung cấp, kèm ba phương án business scenario để nhóm biểu quyết trước khi dựng Tableau.

Dữ liệu: accident data.csv (87 MB)Chuẩn bị: Thế Anh23/07/2026Deadline nộp: 02/08/2026
660.679
Vụ tai nạn
896.568
Người thương vong
8.661
Vụ chết người
1,31%
Fatal rate
14,7%
KSI rate (chết + nặng)
422
Quận / huyện

0.Đề bài A2, tóm tắt từ guideline chính thức

Nhóm tối đa 5 người áp dụng phân tích và trực quan hoá dữ liệu bằng Tableau để giải một bài toán kinh doanh trên dataset được cấp. Nhóm tự xây dựng business scenario, problem statement và 1 đến 2 research question không tầm thường, kèm mục tiêu và phạm vi dự án; sau đó phân tích dữ liệu, dựng visual trả lời câu hỏi, và thảo luận để đi tới một quyết định kinh doanh.

Hạng mụcYêu cầu
Deliverable① Project report tối đa 1.500 từ (không tính mục lục, tài liệu tham khảo, phụ lục) · ② File Tableau nộp kèm, thiếu là không được chấm · ③ Tableau tutorial online, kiểm tra tại lớp tuần 5, 5 điểm cá nhân, quá tuần 5 không được kiểm lại
Cấu trúc reportExecutive summary · Introduction · Stakeholder metrics · Project Charter (chi tiết trong spec trên vUWS) · Data description & exploration · BA tool suitability review · Visual answers · Decision making process · References · Appendices (contribution log cả nhóm cùng hoàn thành)
Tiêu chí chấmResearch question chất lượng · Visual trả lời đúng câu hỏi đã nêu · Bằng chứng tư duy độc lập trong decision making · Đóng góp cá nhân qua contribution log · Trình bày chuyên nghiệp, referencing nhất quán
Nộp bàiMột thành viên đại diện nộp report lên Turnitin trên vUWS, file Tableau nộp cùng link hoặc email cho tutor · Deadline 02/08/2026
Lưu ý AIDùng generative AI phải có acknowledgement theo hướng dẫn của thư viện WSU

Bản tóm tắt phục vụ đọc nhanh; nguyên văn nằm trong file "Guideline 2 môn - IDT & BAP.docx" và project spec trên vUWS. Sau đề bài là phần khảo sát dữ liệu, đọc xong là đủ nền để vote scenario ở mục VI.

I.Toàn cảnh bốn năm

Mức độ nghiêm trọng phân bố rất lệch: 85,3% số vụ chỉ ở mức Slight, 13,4% Serious và 1,3% Fatal. Mọi phân tích dùng số đếm thô sẽ bị lớp Slight nuốt trọn tín hiệu, nên toàn bộ khảo sát dưới đây dùng fatal rate (tỷ lệ vụ chết người) làm thước đo chính.

Slight · 563.801 vụ85,3%
Serious · 88.217 vụ13,4%
Fatal · 8.661 vụ1,3%
NămSố vụThương vongVụ chết ngườiFatal rate
2019182.115247.7802.7141,49%
2020170.591230.9052.3411,37%
2021163.554222.1462.0571,26%
2022144.419195.7371.5491,07%
Δ 2019→2022−20,7%−21,0%−42,9%−0,42 điểm

Số vụ giảm đều qua bốn năm, nhưng số vụ chết người giảm nhanh gấp đôi. Hai bảng dưới đào trục thời gian xuống quý và tháng để tìm trend.

Nhịp theo quý: mùa vụ nằm ở khối lượng, không nằm ở độ nghiêm trọng

Quý2019202020212022Tỷ trọng gộpFatal rate gộp
Q1 (Th1–3)43.65741.98037.56933.24323,7%1,30%
Q2 (Th4–6)45.48641.93540.46236.69424,9%1,29%
Q3 (Th7–9)46.17742.42841.50737.70125,4%1,36%
Q4 (Th10–12)46.79544.24844.01636.78126,0%1,29%

Trong cả ba năm 2019–2021, số vụ leo thang đều đặn từ Q1 tới Q4: quý cuối năm luôn là quý nhiều vụ nhất (26,0% tổng số vụ so với 23,7% của Q1) — trời tối sớm và mặt đường ướt nhưng lưu lượng vẫn cao. Fatal rate theo quý gần như phẳng (1,29–1,36%), tức mùa vụ chỉ đẩy số vụ chứ không đẩy độ nghiêm trọng. Riêng 2022, nhịp này gãy: Q4/2022 giảm 16,4% so với cùng kỳ, mức giảm YoY sâu nhất toàn giai đoạn — trend giảm không chỉ tiếp diễn mà đang tăng tốc.

Nhịp theo tháng: trend giảm nhìn rõ bằng mắt thường

Fatal rate (%) từng tháng × năm. Ô càng đậm rủi ro càng cao:

Tháng2019202020212022
Th11,561,471,411,04
Th21,311,181,441,07
Th31,411,301,241,05
Th41,641,301,391,00
Th51,451,461,261,19
Th61,291,151,221,08
Th71,421,601,210,96
Th81,731,361,481,32
Th91,471,271,241,11
Th101,581,491,141,12
Th111,441,431,070,98
Th121,601,441,080,94

Thang màu: đậm nhất ≥1,55% · đậm 1,40–1,54% · vừa 1,30–1,39% · nhạt 1,15–1,29% · rất nhạt 1,05–1,14% · trắng <1,05%. Về khối lượng theo tháng (gộp 4 năm): đỉnh rơi vào tháng 10–11 (9,0–9,2% tổng số vụ mỗi tháng), đáy là tháng 2 (7,5%); hai tháng thấp bất thường của cả chuỗi là 12/2022 (9.625 vụ) và 1/2022 (9.967 vụ) — nên đối chiếu lại khi dựng Tableau trước khi diễn giải.

Ba tín hiệu thời gian đáng dùng

① Nửa trên bảng nhiệt đậm, nửa dưới nhạt dần: trend giảm fatal rate là secular, bắt đầu gãy rõ từ nửa cuối 2021 và tới 2022 thì mọi tháng đều quanh 1%. ② Tháng 8 là ngoại lệ bướng bỉnh nhất — đỉnh fatal rate của cả bốn năm (1,73 · 1,36 · 1,48 · 1,32%), khớp với mùa lái xe đường trường về vùng nông thôn, nơi mục II cho thấy rủi ro gấp ba đô thị. ③ Khối lượng dồn về Q4 nhưng độ nghiêm trọng thì không. Trên dashboard, trục thời gian vì vậy nên là filter bối cảnh kèm một line chart trend, không phải trục phân tích chính — kết luận cũ giữ nguyên nhưng giờ có số đỡ lưng.

II.Yếu tố rủi ro đơn biến

Fatal rate theo điều kiện ánh sáng

Tối, không đèn đường4,31%
Tối, đèn không bật1,77%
Tối, đèn bật1,44%
Ban ngày1,05%

Fatal rate theo khu vực và loại đường

Nông thôn2,34%
Đô thị0,73%
Dual carriageway1,83%
Single carriageway1,33%
One way street0,70%
Slip road0,70%
Roundabout0,32%

Fatal rate theo thời tiết và mặt đường

Sương mù2,32%
Nắng ráo, gió mạnh2,05%
Nắng ráo, không gió1,36%
Mưa, không gió1,06%
Tuyết rơi0,58%
Phát hiện ngược trực giác

Trời xấu lộ liễu lại ít chết người hơn trời đẹp: tuyết 0,58% và băng giá 1,04% đều thấp hơn đường khô 1,29%; mưa 1,06% thấp hơn nắng ráo 1,36%. Cách giải thích quen thuộc trong nghiên cứu an toàn giao thông là bù trừ rủi ro: điều kiện nguy hiểm thấy được khiến tài xế chạy chậm lại. Nguy hiểm nhất là những điều kiện làm giảm tầm nhìn hoặc cho phép giữ tốc độ cao: sương mù, gió mạnh, và nhất là đường tối không đèn. Đây là chất liệu tốt cho phần discussion của report.

Fatal rate theo loại phương tiện gần như phẳng (1,1–1,5%), kể cả xe máy. Điều này lệch hẳn thống kê chính thức của UK, nhiều khả năng do mỗi dòng dữ liệu chỉ ghi một loại phương tiện cho cả vụ. Nên coi đây là giới hạn dữ liệu thay vì kết luận, và tránh xây scenario đặt cược vào biến Vehicle_Type.

III.Tương tác biến, nơi có chuyện để kể

Rủi ro không cộng dồn tuyến tính mà nhân lên khi các điều kiện xấu chồng nhau. Bảng dưới là fatal rate (%) cho các tổ hợp ánh sáng × loại đường có trên 2.000 vụ:

Ánh sáng \ Loại đườngDualSingleOne wayRoundabout
Tối, không đèn đường5,344,14··
Tối, đèn bật2,251,410,730,44
Ban ngày1,331,080,690,29

Ô trống nghĩa là dưới ngưỡng 2.000 vụ, không đủ tin cậy. Chênh lệch giữa ô xấu nhất và tốt nhất là 18 lần (5,34% so với 0,29%).

Con số đắt nhất của bộ dữ liệu

Đường single carriageway ở nông thôn chiếm 25% số vụ nhưng 49% số vụ chết người (4.276 trên tổng 8.661). Fatal rate 2,55%, gấp 3,7 lần đường cùng loại trong đô thị. Bất kỳ scenario nào về phân bổ nguồn lực đều có thể lấy đây làm trung tâm.

IV.Địa lý: khối lượng và độ nghiêm trọng chỉ về hai hướng

422 quận huyện tách thành hai nhóm gần như không giao nhau. Nơi nhiều tai nạn nhất đều là đô thị lớn với fatal rate thấp; nơi fatal rate cao nhất đều là vùng nông thôn thưa dân:

Nhiều vụ nhấtSố vụFatal rateFatal rate cao nhất*Số vụFatal rate
Birmingham13.4910,78%Highland (Scotland)2.0214,35%
Leeds8.8981,05%East Riding of Yorkshire3.2162,64%
Manchester6.7200,73%Herefordshire2.1492,37%
Bradford6.2121,14%East Lindsey2.0002,25%
Sheffield5.7100,67%Carmarthenshire (Wales)2.1422,05%

* Chỉ xét quận huyện có tối thiểu 2.000 vụ. Sự phân đôi này tạo câu hỏi quyết định rất tự nhiên: đặt ngân sách vào nơi giảm được nhiều va chạm, hay nơi cứu được nhiều mạng người. Trên dashboard, đây là map hai lớp có filter, đúng thế mạnh của Tableau.

Yếu tố rủi ro đơn biến bên trong hai nhóm top 5

Chạy lại các biến đơn của mục II riêng cho từng nhóm để tìm nguyên nhân đóng góp. Kết quả: thứ tự yếu tố rủi ro ở hai nhóm giống hệt nhau — tối không đèn đứng đầu, rồi tới nông thôn, rồi loại đường. Cái làm hai nhóm khác nhau không phải là loại rủi ro mà là mức phơi nhiễm với rủi ro đó:

Chỉ sốTop 5 khối lượngTop 5 fatal rateToàn quốc
Số vụ · fatal rate chung41.031 · 0,87%11.528 · 2,72%660.679 · 1,31%
Tỷ trọng vụ ở nông thôn8,1%75,5%36,2%
Tỷ trọng vụ lúc tối không đèn đường0,9%13,8%5,7%
Tỷ trọng vụ trên single carriageway71,4%85,6%74,5%
Fatal rate khi tối không đèn3,80%5,52%4,31%
Fatal rate ban ngày0,62%2,24%1,05%
Fatal rate khi gió mạnh (fine + high winds)2,27%4,09%2,05%

Hàng cuối đáng chú ý: gió mạnh là yếu tố thời tiết duy nhất nổi bật ở cả hai nhóm, và ở nhóm nông thôn nó đẩy fatal rate lên 4,1–4,3% — ngang với lái xe lúc tối không đèn. Mưa và tuyết vẫn "an toàn hơn trời đẹp" trong cả hai nhóm, nhất quán với phát hiện bù trừ rủi ro ở mục II.

Quận / huyệnSố vụFatal rate% vụ nông thôn% vụ tối không đènRural single: % số vụRural single: % ca tử vong
Birmingham13.4910,78%1,00,10,30,0
Leeds8.8981,05%19,91,810,025,8
Manchester6.7200,73%2,10,30,60,0
Bradford6.2121,14%12,81,410,218,3
Sheffield5.7100,67%8,11,45,618,4
Highland (Scotland)2.0214,35%89,616,679,990,9
East Riding of Yorkshire3.2162,64%73,512,061,380,0
Herefordshire2.1492,37%67,916,562,480,4
East Lindsey2.0002,25%76,914,173,993,3
Carmarthenshire (Wales)2.1422,05%71,311,156,370,5

Năm dòng trên là top khối lượng, năm dòng dưới là top fatal rate. "Rural single" = vụ xảy ra trên single carriageway ở khu vực nông thôn — đúng tổ hợp đắt nhất đã chỉ ra ở mục III.

Nguyên nhân đóng góp: cấu trúc, không phải hành vi cục bộ

Ở năm vùng fatal cao, rural single carriageway chiếm 56–80% số vụ nhưng nuốt 70–93% số ca tử vong (Highland 90,9%, East Lindsey 93,3%). Và kể cả loại hết yếu tố ánh sáng — chỉ so ban ngày với ban ngày — fatal rate nhóm này (2,24%) vẫn gấp 3,6 lần nhóm đô thị (0,62%): nguyên nhân nằm ở cấu trúc hạ tầng và tốc độ lưu thông, không phải ở tài xế địa phương chạy ẩu hơn. Twist ngược lại cũng có: ngay trong top 5 đô thị, tử vong dồn về rìa nông thôn — Leeds chỉ có 10% số vụ trên rural single nhưng chúng chiếm 25,8% ca tử vong của cả thành phố. Với scenario S1, đây là luận cứ trực tiếp cho RQ2: một đơn vị ngân sách đặt vào hành lang rural single cứu được nhiều mạng người nhất, kể cả khi "vùng" nhận ngân sách là một đô thị lớn.

V.Chất lượng dữ liệu

Vấn đềQuy môCách xử lý đề xuất
Weather_Conditions thiếu14.128 dòng (2,1%)Nhóm thành "Unknown", loại khỏi phân tích theo thời tiết
Road_Type thiếu4.520 dòng (0,7%)Như trên
Road_Surface thiếu726 dòng (0,1%)Như trên
Lat/Long thiếu16 dòngBỏ khỏi map, không ảnh hưởng
Accident Date là chuỗi DD-MM-YYYYToàn bộParse về kiểu Date ngay khi nạp vào Tableau; đã kiểm tra, 0 dòng lỗi
Một loại phương tiện mỗi vụCấu trúcGhi vào giới hạn dữ liệu, không phân tích sâu Vehicle_Type

Dữ liệu nhìn chung sạch: ngày tháng parse được 100%, không dòng trùng Index, missing tập trung ở ba cột điều kiện với tỷ lệ nhỏ. 660 nghìn dòng cần tạo Tableau Extract (.hyper) ngay từ đầu để thao tác mượt.

VI.Ba scenario cho nhóm biểu quyết

S1 · Cơ quan an toàn đường bộ: đặt ngân sách can thiệp vào đâu

Đề xuất chọn
Stakeholder
Cơ quan quản lý an toàn giao thông quốc gia (kiểu Department for Transport) với ngân sách can thiệp có hạn: lắp đèn đường, sửa hạ tầng, đặt camera, tuần tra.
Problem
Tai nạn chết người tập trung vào một số tổ hợp điều kiện và khu vực xác định được, nhưng ngân sách đang rải đều theo số vụ, nghĩa là dồn về đô thị, nơi tai nạn nhiều mà ít chết người.
RQ1
Tổ hợp điều kiện nào (ánh sáng × loại đường × khu vực) làm fatal rate tăng vọt, và đóng góp bao nhiêu vào tổng số ca tử vong?
RQ2
Nên ưu tiên nhóm quận huyện nào để một đơn vị ngân sách cứu được nhiều mạng người nhất?
Visual chính
Heatmap tương tác điều kiện, map hai lớp khối lượng và fatal rate, bảng xếp hạng quận huyện, KPI trend.
Vì sao mạnh
  • Khớp trọn dữ liệu: đây vốn là dữ liệu hành chính công, không phải gò ép vai stakeholder
  • Câu chuyện có sẵn twist (mục III, IV) nên phần decision making sẽ sâu, đúng tiêu chí "deeper level learning"
  • Kết luận hành động rõ: danh sách ưu tiên kèm con số mạng người
Rủi ro
Scenario an toàn giao thông là lựa chọn phổ biến với dataset này; bù lại bằng góc phân tích rate và tương tác thay vì đếm vụ.

S2 · Công ty bảo hiểm phi nhân thọ: định giá rủi ro theo bối cảnh

Stakeholder
Bộ phận underwriting của hãng bảo hiểm xe cơ giới muốn tinh chỉnh hệ số rủi ro theo địa bàn và điều kiện vận hành.
Problem
Biểu phí hiện hành phân biệt theo loại xe và tuổi lái, nhưng chưa phản ánh chênh lệch rủi ro nghiêm trọng giữa địa bàn nông thôn và đô thị lên tới hơn 3 lần.
RQ1
Yếu tố môi trường nào phân tầng rủi ro tổn thất nghiêm trọng rõ nhất giữa các địa bàn?
RQ2
Nhóm quận huyện nào lệch nhiều nhất so với mức rủi ro trung bình toàn quốc và cần điều chỉnh hệ số địa bàn?
Visual chính
Map phân tầng rủi ro theo quận, scatter khối lượng và severity, bảng hệ số đề xuất.
Vì sao mạnh
  • Góc kinh doanh rõ tiền, hợp nền tài chính của nhóm
  • Ít nhóm khác chọn, dễ khác biệt
Rủi ro
Dataset không có dữ liệu hợp đồng, phí hay tổn thất tiền tệ; cầu nối từ fatal rate sang pricing phải lập luận thủ công, dễ bị hỏi khó lúc present. Biến Vehicle_Type đáng lẽ là trung tâm của bảo hiểm lại chính là biến yếu nhất của bộ dữ liệu.

S3 · Doanh nghiệp logistics: chính sách định tuyến và ca chạy đêm

Stakeholder
Giám đốc vận hành đội xe van và xe tải (57 nghìn vụ liên quan trong dữ liệu) cần quy tắc định tuyến giảm rủi ro tai nạn nghiêm trọng.
Problem
Chạy đêm trên đường nông thôn không đèn có fatal rate gấp 4 đến 5 lần mặt bằng; công ty chưa có chính sách tuyến và khung giờ dựa trên dữ liệu.
RQ1
Với xe hàng, tổ hợp tuyến đường và điều kiện nào rủi ro nhất?
RQ2
Đổi lịch hoặc đổi tuyến ở những hành lang nào giảm được nhiều rủi ro nhất với chi phí vận hành chấp nhận được?
Visual chính
Map hành lang rủi ro cho xe hàng, heatmap giờ và điều kiện, so sánh trước sau chính sách giả định.
Vì sao mạnh
  • Quyết định cụ thể và đo được, phần decision making rất tự nhiên
  • Gần như chắc chắn không trùng nhóm khác
Rủi ro
Phải lọc còn 57 nghìn dòng phân mảnh theo quận, một số lát cắt sẽ mỏng; dataset không có trường giờ trong ngày, phải dùng proxy ánh sáng, cần ghi rõ giới hạn này.

Bảng so sánh nhanh

Tiêu chíS1 An toàn đường bộS2 Bảo hiểmS3 Logistics
Độ khớp dữ liệuRất caoTrung bìnhKhá
RQ non-trivialCó sẵn twistPhải gòTự nhiên
Độ khác biệt với nhóm khácThấpCaoRất cao
Độ khó thực hiện trong 10 ngàyThấpCaoTrung bình
Chất liệu cho A3 presentNhiềuTrung bìnhNhiều
Khuyến nghị

Chọn S1 làm phương án chính vì khớp dữ liệu tuyệt đối và deadline chỉ còn 10 ngày; nếu nhóm muốn khác biệt và chấp nhận thêm rủi ro, S3 là phương án thay thế xứng đáng. S2 chỉ nên chọn khi cả nhóm tự tin phần lập luận bù được khoảng trống dữ liệu tài chính.

Nguồn và phương pháp. accident data.csv do giảng viên cung cấp qua group Zalo MBA 2025-2027 ngày 22/07/2026, 660.679 dòng, 14 cột, giai đoạn 01/01/2019 đến 31/12/2022. Fatal rate tính bằng số vụ Fatal chia tổng số vụ trong lát cắt; lát cắt dưới 1.000 vụ (bảng đơn biến) hoặc 2.000 vụ (bảng tương tác, xếp hạng quận) bị loại để tránh tỷ lệ ảo. Bổ sung 23/07 theo yêu cầu nhóm: breakdown quý/tháng (mục I) và profile đơn biến hai nhóm top 5 quận huyện (mục IV); trong bảng nhóm, lát cắt dưới 150 vụ bị loại.

Những gì báo cáo này chưa bao phủ. Chưa có dữ liệu lưu lượng xe nên mọi tỷ lệ là trên số vụ, không phải trên quãng đường đi; chưa phân tích theo giờ trong ngày vì dataset không có trường thời gian; Vehicle_Type chỉ ghi một giá trị mỗi vụ nên phân tích phương tiện không tin cậy; chưa đối chiếu ranh giới quận huyện với bản đồ hành chính (Tableau sẽ tự geocode khi dựng map, cần kiểm tra lại tên không khớp).