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Updated description of resource โครงการที่คู่สัญญามีความสัมพันธ์(ผ่านนามสกุล) กับข้าราชการระดับสูง [commitee&shareholder] in โครงการที่คู่สัญญามีความสัมพันธ์(ผ่านนามสกุล) กับข้าราชการระดับสูง [commitee&shareholder] from
###รหัสชุดข้อมูล ds_022 ###รายละเอียด โครงการที่คู่สัญญามีความสัมพันธ์(ผ่านนามสกุล) กับข้าราชการระดับสูง ได้จากการเทียบระหว่างนามสกุลของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง/ข้าราชการระดับสูง และ นามสกุลของกรรการ/ผู้ถือหุ้นในบริษัท ###Dataset ที่นำมาใช้ประมวลผล 1. ds_001_002 ข้อมูลเอกสารของโครงการจัดซื้อจัดจ้างและข้อมูลโครงการก่อสร้าง (CoST) 2. ds_002_001 ข้อมูลนิติบุคคล 3. ds_002_002 ข้อมูลกรรมการและผู้ถือหุ้นในบริษัท 4. ds_001_003 ข้อมูลนิติบุคคลที่มีการเสนอราคา 5. ds_003_001 ข้อมูลประวัติส่วนตัว และทรัพย์สินโดยสรุปของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง 6. ds_003_002 ข้อมูลครอบครัวและญาติของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง 7. ds_007 รายชื่อผู้บริหารกระทรวง/ข้าราชการระดับสูง ###หมายเหตุ 1. กรณีที่ Colmn relative ไม่ใช่ Missing Value แสดงว่านิติบุคคลนี้มีความสัมพันธ์ (จากนามสกุล) ร่วมกับเครือญาติด้วย 2. ประเภทที่มีความสัมพันธ์มีได้หลายประเภท โดย __public_sector_high_ranking_officer__ มาจาก ds_007 และ __political_office_holder, relative_political_office_holder__ มาจาก ds_003_001, ds_003_002 3. หากต้องการ Download ข้อมูลทั้งหมดพร้อมกันทั้งหมดสามารถทำได้ด้วยการติดตั้ง gsutil อ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil ###แหล่งที่มา * ระบบจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ กรมบัญชีกลาง * เว็บไซต์ภาษีไปไหน สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (DGA) * DBD Datawarehouse กรมพัฒนาธุรกิจการค้า * สำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ (สำนักงาน ป.ป.ช.) * สำนักเลขาธิการคณะรัฐมนตรี ###ความถี่ในการอัปเดต * ประมวลจากระบบ ACT Ai ทุก 6 เดือน * โครงการก่อสร้าง (CoST) ทุก 4 เดือน * ประมวลจากระบบ ACT Ai ทุก 6 เดือน * ข้อมูลผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง ยังไม่มีกำหนด * รายชื่อผู้บริหารกระทรวง/ข้าราชการระดับสูง ทุก 1 ปี
to###รหัสชุดข้อมูล ds_022 ###รายละเอียด โครงการที่คู่สัญญามีความสัมพันธ์(ผ่านนามสกุล) กับข้าราชการระดับสูง ได้จากการเทียบระหว่างนามสกุลของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง/ข้าราชการระดับสูง และ นามสกุลของกรรการ/ผู้ถือหุ้นในบริษัท ###Dataset ที่นำมาใช้ประมวลผล 1. ds_001_002 ข้อมูลเอกสารของโครงการจัดซื้อจัดจ้างและข้อมูลโครงการก่อสร้าง (CoST) 2. ds_002_001 ข้อมูลนิติบุคคล 3. ds_002_002 ข้อมูลกรรมการและผู้ถือหุ้นในบริษัท 4. ds_001_003 ข้อมูลนิติบุคคลที่มีการเสนอราคา 5. ds_003_001 ข้อมูลประวัติส่วนตัว และทรัพย์สินโดยสรุปของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง 6. ds_003_002 ข้อมูลครอบครัวและญาติของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง 7. ds_007 รายชื่อผู้บริหารกระทรวง/ข้าราชการระดับสูง ###หมายเหตุ 1. กรณีที่ Colmn relative ไม่ใช่ Missing Value แสดงว่านิติบุคคลนี้มีความสัมพันธ์ (จากนามสกุล) ร่วมกับเครือญาติด้วย 2. ประเภทที่มีความสัมพันธ์มีได้หลายประเภท โดย __public_sector_high_ranking_officer__ มาจาก ds_007 และ __political_office_holder, relative_political_office_holder__ มาจาก ds_003_001, ds_003_002 3. หากต้องการ Download ข้อมูลทั้งหมดพร้อมกันทั้งหมดสามารถทำได้ด้วยการติดตั้ง gsutil อ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil ###แหล่งที่มา * ระบบจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ กรมบัญชีกลาง * เว็บไซต์ภาษีไปไหน สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (DGA) * DBD Datawarehouse กรมพัฒนาธุรกิจการค้า * สำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ (สำนักงาน ป.ป.ช.) * สำนักเลขาธิการคณะรัฐมนตรี ###ความถี่ในการอัปเดต * ประมวลจากระบบ ACT Ai : ทุก 6 เดือน * โครงการก่อสร้าง (CoST) : ทุก 4 เดือน * ข้อมูลผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง : ยังไม่มีกำหนด * รายชื่อผู้บริหารกระทรวง/ข้าราชการระดับสูง : ทุก 1 ปี
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76 | (\u0e2a\u0e33\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 | 76 | (\u0e2a\u0e33\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 | ||
77 | \u0e1b.\u0e1b.\u0e0a.)\r\n* | 77 | \u0e1b.\u0e1b.\u0e0a.)\r\n* | ||
78 | u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\r\n* | 78 | u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\r\n* | ||
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80 | ACT Ai : \u0e17\u0e38\u0e01 6 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* | 80 | ACT Ai : \u0e17\u0e38\u0e01 6 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* | ||
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82 | (CoST) : \u0e17\u0e38\u0e01 4 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* | 82 | (CoST) : \u0e17\u0e38\u0e01 4 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* | ||
83 | 0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07 | 83 | 0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07 | ||
84 | : | 84 | : | ||
85 | u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\r\n* | 85 | u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\r\n* | ||
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116 | (City-owned corporation) | 116 | (City-owned corporation) | ||
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148 | 0e39\u0e25\u0e19\u0e34\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\r\n3. | 148 | 0e39\u0e25\u0e19\u0e34\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\r\n3. | ||
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n | 187 | ACT Ai \u0e17\u0e38\u0e01 6 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* | n | 187 | ACT Ai : \u0e17\u0e38\u0e01 6 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\r\n* |
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268 | \u0e1b.\u0e1b.\u0e0a.)\r\n* | 267 | \u0e1b.\u0e1b.\u0e0a.)\r\n* | ||
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