San Francisco Güvenlik Verileri

San Francisco’daki itfaiye hizmet çağrıları ve 311 olayları.

Not

Microsoft, Azure Açık Veri Kümeleri "olduğu gibi" temel alan bir hizmet sağlar. Microsoft, veri kümelerini kullanımınıza yönelik açık veya zımni garantiler veya koşullar vermez. Microsoft, yerel yasalarınız kapsamında izin verilen ölçüde, veri kümelerini kullanımınız sonucunda ortaya çıkan doğrudan, sonuçsal, özel, dolaylı, arızi veya ceza da dahil olmak üzere tüm zararlar veya kayıplar için tüm sorumluluğu kabulmektedir.

Bu veri kümesi Microsoft’un kaynak verileri aldığı orijinal hükümler kapsamında sağlanır. Veri kümesi Microsoft’tan alınan verileri içerebilir.

Yangın Hizmet Çağrıları, çağrılara verilen tüm itfaiye birimi yanıtlarını içerir. Her kayıt; çağrı numarasını, olay numarasını, adresi, birim tanımlayıcısını, çağrı türünü ve dağıtımı içerir. Tüm geçerli zaman aralıkları da dahildir. Bu veri kümesi yanıtları temel aldığı için ve çoğu çağrı birden fazla birimi ilgilendirdiği için, her çağrı numarasına ait birden fazla kayıt vardır. Adresler belirli bir adresle değil blok numarası, kesişim veya çağrı kutusuyla ilişkilendirildi.

311 Vakalar, 1 Temmuz 2008'den sonra oluşturulan bir yer veya şey (örneğin parklar, sokaklar veya binalar) ile ilişkili vakaları içerir. Bir kullanıcı tarafından kendi ihtiyaçlarıyla ilgili olarak günlüğe kaydedilen durumlar hariç tutulacak. Örneğin, mülkiyet veya iş vergi soruları, izin istekleri gibi. Daha fazla bilgi için program bağlantısına bakın.

Birim ve saklama

Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır. Bu, 2019'dan sonra yaklaşık 6 milyon satırla (400 MB) günlük olarak güncelleştirilir.

Bu veri kümesi 2015’ten bugüne kadar birikmiş geçmiş kayıtları içerir. Belirli bir zaman aralığı içindeki verileri getirmek için SDK’mızdaki parametre ayarlarını kullanabilirsiniz.

Depolama konumu

Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.

Ek bilgiler

Bu veri kümesi San Francisco şehir yönetiminden alınır. Bu veri kümesi kullanım koşullarına bakın.

Sütunlar

Name Veri türü Benzersiz Değerler (örnek) Açıklama
adres string 280,652 Belirli bir adresle ilişkili değil 0 6. ST bloğu Olay adresi (not: çağıranın gizliliğini korumak için sokak, kesişim veya en yakın çağrı kutusu konumunun orta bloğuna genelleştirilmiş adres ve konum).
category string 108 Sokak ve Yol Temizleme Potansiyelleri Life-Threatening 311 hizmet isteği türünün veya 911 yangın çağrıları için çağrı türü grubunun okunaklı adı.
dataSubtype string 2 911_Fire 311_All "911_Fire" veya "311_All".
dataType string 1 Güvenlik "Güvenlik"
tarih saat timestamp 6,496,563 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 Hizmet isteğinin yapıldığı veya yangın çağrısının alındığı tarih ve saat.
latitude double 1,615,369 37.777624238929 37.786117211838 WGS84 projeksiyonu kullanılarak konumun enlemi.
Boylam double 1,554,612 -122.39998111124 -122.419854245692 WGS84 projeksiyonu kullanılarak konumun boylamı.
kaynak dize 9 Phone Mobile/Open311 Hizmet isteğinin alınarak alınan mekanizma veya yol; genellikle "Phone", "Text/SMS", "Website", "Mobile App", "Twitter" vb. ancak terimler sisteme göre farklılık gösterebilir.
durum string 3 Kapalı Açık Hizmet isteğinin geçerli durumunun tek sözcüklü göstergesi. (Not: GeoReport V2 yalnızca "açık" ve "kapalı"
Alt kategori string 1,270 Tıbbi Olay Toplu Öğeleri 311 olayları için hizmet isteği alt türünün veya 911 yangın çağrıları için çağrı türünün okunaklı adı.

Önizleme

dataType dataSubtype tarih saat category Alt kategori durum adres latitude Boylam kaynak extendedProperties
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:56:13 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 700 GEARY ST Bloğu 37.7863607914647 -122.415616900246 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:56:13 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 700 GEARY ST Bloğu 37.7863607914647 -122.415616900246 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:54:03 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 0 ESSEX ST Bloğu 37.7860048266229 -122.395077258809 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:54:03 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 0 ESSEX ST Bloğu 37.7860048266229 -122.395077258809 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:52:17 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 29. AVE'nin 700 Bloğu 37.7751770865322 -122.488604397217 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:50:28 Olası Life-Threatening Tıbbi Olay null 1000 GEARY ST Bloğu 37.7857350982044 -122.420555240691 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:50:28 Olası Life-Threatening Tıbbi Olay null 1000 GEARY ST Bloğu 37.7857350982044 -122.420555240691 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:33:52 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 100 BELVEDERE ST Bloğu 37.767791696654 -122.449332294394 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:33:52 Yaşam tehdit edici olmayan Tıbbi Olay null 100 BELVEDERE ST Bloğu 37.767791696654 -122.449332294394 null
Güvenlik 911_Fire 26.04.2021 02:33:51 Olası Life-Threatening Tıbbi Olay null 6. ST'nin 100 Bloğu 37.7807920802756 -122.408385745499 null

Veri erişimi

Azure Notebooks

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_pandas_dataframe()
safety.info()

Azure Databricks

# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
display(safety.limit(5))

Azure Synapse

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

Örnekler

Sonraki adımlar

Açık veri kümeleri kataloğundaveri kümelerinin geri kalanını görüntüleyin.