NHTSA 消費者車両リスク ダッシュボード

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NHTSA 消費者車両リスク ダッシュボード

NHTSA 消費者車両リスク ダッシュボード

NHTSA（米国高速道路交通安全局）の車両苦情データを元に、苦情の「件数」だけでは見えにくい重大性を考慮したリスク指標で高リスク車種や部品を可視化するTableauダッシュボード。インタラクティブな分析を通じて、頻度が低くとも重大な問題を早期に発見できるよう設計されています（300字程度の説明）。

https://github.com/VuuAnalytics/nhtsa-consumer-vehicle-risk-dashboard

概要

NHTSA（National Highway Traffic Safety Administration）の車両苦情データを用い、苦情の「重大性（severity）」を考慮したリスクメトリクスで車種・コンポーネント別の潜在的な危険性を評価するためのインタラクティブなTableauダッシュボードです。単純な苦情件数では埋もれる重大事象を抽出し、メーカーや保安機関、研究者が優先的に調査・対策を行うべき対象を示します。視覚化により時系列や部位別・モデル別の比較が容易で、意思決定を支援します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 苦情の「重大性」を加味した独自のリスク指標で高リスク車種・部品を特定
  • Tableauワークブックとして提供され、インタラクティブに探索可能
  • 時系列・モデル別・コンポーネント別の比較に対応し、傾向分析が容易
  • 非頻発だが重大な事象の検出に重きを置いた設計

技術的なポイント

このプロジェクトは主にTableauで構築された可視化資産（.twbファイル）が中心で、データ処理やETLスクリプトはリポジトリに含まれていません。NHTSAの苦情データを前処理して「重大性（severity）」に基づく重み付けを行い、単純なカウントでは見えないリスクをスコア化している点が特徴です。Tableau内ではフィルター、ハイライト、ドリルダウンを駆使して、車種・年式・部品カテゴリごとのリスク分布を直感的に表示するよう設計されています。

実装上の注目点としては、（1）スコアリングロジック：苦情のカテゴリや結果（例：事故・負傷・火災など）に重みを振ることで優先順位を決定、（2）集約粒度の選定：モデル単位／部位単位での集計処理によりノイズを低減、（3）Tableauのワークブック設計：複数のシートとダッシュボードアクションを組み合わせて探索性を高めている点が挙げられます。

一方で、再現性・拡張性の観点では改善余地があります。ワークブック単体ではデータ準備手順が明示されておらず、元データの取得・変換・重み付けロジックをコードで管理すると監査性が向上します。実運用を想定するなら、Tableau PrepやPython/RによるETLパイプライン、定期更新の仕組み、さらにはTableau Server/CloudへのデプロイやAPI連携を組み合わせると実務での利便性が高まります。分析ロジック自体は汎用性が高く、別データセットへの適用やアラート化、ダッシュボードの指標追加が容易です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • nhtsa_consumer_vehicle_risk_dashboard.twb: file

まとめ

重大性を重視した視点で潜在的な高リスク領域を可視化する有用なTableauワークブックです（50字程度）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Consumer Vehicle Risk Dashboard – NHTSA (Tableau)

Project Overview

This project presents an interactive Tableau dashboard built using National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) vehicle complaint data to help identify high-risk vehicle models and components based on complaint severity.

Business Problem

Vehicle safety analysis often relies on raw complaint counts, which can understate serious but less frequent safety issues. Stakeholders need a clearer way to identify which v…