Chicago Safety Data

[アーティクル]
10/16/2024

シカゴ 311 サービス要求通報データの内容

311 に寄せられたすべての未解決の衛生コードの苦情
2011 年 1 月 1 日以降に完了したすべての要求
過去の衛生コードの苦情
道路の穴に関する報告
街灯の問題

道路/公衆衛生局では、シカゴの公衆衛生規則に対する報告された違反を調査し、是正しています。住民は、たとえば、あふれたごみ箱や路地に置かれたごみの違反に対してサービスを要求する可能性があります。シカゴ 311 サービスは、重複した衛生コードの苦情を受け取ることがあります。特定された重複したサービス要求は、以前の要求と同じ地域にあり、ほぼ同時に 311 カスタマーサービス要求 (CSR) システムに入力されました。重複する苦情は、状態フィールドで "Open - Dup" または "Completed - Dup" としてラベル付けされます。

Note

Microsoft は、Azure Open Datasets を "現状有姿" で提供します。 Microsoft は、データセットの使用に関して、明示または黙示を問わず、いかなる保証も行わないものとし、条件を定めることもありません。現地の法律の下で認められている範囲内で、Microsoft は、データセットの使用に起因する、直接的、派生的、特別、間接的、偶発的、または懲罰的なものを含めたいかなる損害または損失に対しても一切の責任を負わないものとします。

このデータセットは、Microsoft がソースデータを受け取った元の条件に基づいて提供されます。データセットには、Microsoft が提供するデータが含まれている場合があります。

シカゴ運輸局 (CDOT) は、シカゴ市内の 4,000 マイルにわたる幹線道路と住宅街の道路の穴の補修を監督しています。 CDOT は、311 コールセンターを通じて道路の穴の報告を受け取ります。 CDOT は、マッピングおよび追跡システムを使用して、穴の場所を特定し、作業員をスケジュールします。

311 への 1 つのコールで複数の穴の修復を行うことができます。 311 通報に基づいて道路の穴を補修する作業員が到着すると、その作業員はそのブロックで見つかった他の道路の穴をすべて補修します。穴の修復は、311 に最初に穴が報告されてから 7 日以内に完了します。気象条件、極寒の気温、降水量は、道路の穴の補修が完了するまでに必要な時間に影響する可能性があります。天気が良好で降水のない日には、作業員は道路の穴を数千個埋めることができます。

4 つの住所のバッファーに対して以前の要求が既に開かれている場合、要求の状態は "Duplicate (Open)" 状態になります。たとえば、住所 6535 N Western の既存の CSR があり、311 が住所 6531 N Western の新しい CSR を受け取ると、新しい要求は "Duplicate (Open)" の状態を受け取り、新しい要求は "Duplicate (Open)" 状態を受け取ります。この例では、新しい CSR は元の CSR の 4 つの住所内の住所にあります。作業員が道路を補修すると、CSR の状態は、元の要求では "Completed" になり、重複する要求では "Duplicate (Closed)" になります。報告された住所を調査しても道路の穴が見つからないか、補修されている場合にも、サービス要求の状態は "Completed" になります。 "陥没" や "ユーティリティの切断の失敗" など、道路で別の問題が見つかった場合は、その問題は適切な部門または請負業者に送られます。

311 に寄せられた街灯の故障に関する未解決の報告のうち、3 つ以上の街灯が関わるものは "Street Lights - All Out" と定義されます。シカゴ運輸局 (CDOT) では、シカゴの幹線道路と住宅街を照らす約 250,000 個の街灯を管理しています。 CDOT では、街灯の故障に関する住民の報告に対し、修理と電球交換を行っています。 CDOT が "All Out" の報告を受けるたびに、修理に割り当てられた電気技師がその回路の街灯 (回路ごとに 8 から 16 個の街灯があります) を調べて、すべて正常に動作していることを確認します。元の要求から 4 暦日以内に、同じ回路の街灯の故障に関する別の要求が行われた場合、その最新の要求の状態が自動的に "Duplicate (Open)" になります。 CDOT の電気技師は巡回地区内の街灯を調べて動作を確認するので、"Duplicate (Open)" の住所があれば、自ずと気付いて補修します。街灯が修理されると、CSR の状態は、元の要求では "Completed" になり、重複する要求では "Duplicate (Closed)" になります。サービス要求は、次の場合にも "Completed" 状態を受け取ります

報告された街灯は検査され、修理済みで機能していることが判明した
サービス要求が存在しない住所に対するものである
請負業者が街灯を保守している

データリソースは毎日更新を受け取りました。

ボリュームとデータ保持期間

このデータセットは Parquet 形式で保存されています。毎日更新を受け取り、2019 年時点で合計約 100 万行 (80 MB) が含まれています。

このデータセットには、2011 年から 2018 年までに蓄積された過去の記録が含まれます。 SDK でパラメーター設定を使用して、特定の時間範囲内のデータをフェッチできます。

保存先

このデータセットは、米国東部 Azure リージョンに保存されています。アフィニティのために、米国東部でコンピューティングリソースを割り当てることをお勧めします。

列

311 Service Requests - Street Lights - All Out - Historical

Name	データの種類	値 (サンプル)	説明
[作成日付]	Floating Timestamp	10/9/2017	要求の作成日
状態	Text	Completed - Dup	要求の状態
完了日	Floating Timestamp	10/11/2017	要求の完了日
Service Request Number	Text	17-06773249	要求のサービス番号
Type of Service Request	Text	Street Lights - All/Out	サービス要求のタイプ
住所	Text	2826 N TALMAN AVE	要求の住所
ZIP Code	番号	60618	要求住所の郵便番号値
X 座標	番号	1158230.1582963	X 座標値
Y 座標	番号	1918676.90199051	Y 座標値
区	番号	33	ワード番号の値
Police District	番号	14	警察区番号
コミュニティエリア	番号	21	コミュニティエリア番号
Latitude	番号	41.93259686594802	要求場所の緯度の値。緯度線は赤道と平行です。
緯度	番号	-87.6939355144751	要求場所の経度値。経度線は緯度線に対して垂直に走り、すべて両極を通ります。
場所	場所	(41.932596865948, -87.693935514475)	住所の緯度と経度の値の組み合わせ

プレビュー

[作成日付]	状態	完了日	Service Request Number	Type of Service Request	住所	ZIP Code	X 座標	Y 座標	区	Police District	コミュニティエリア	経度	経度	場所
10/9/2017	Completed - Dup	10/11/2017	17-06773249	Street Lights - All/Out	2826 N TALMAN AVE	60618	1158230.158	1918676.902	33	14	21	41.93259686594802	-87.69393551	(41.932596865948, -87.693935514475)
10/11/2017	完了済み	10/11/2017	17-06816558	Street Lights - All/Out	6200 S LAKE SHORE DR	60637	1190863.778	1864244.283	5	3	42	41.78250135027194	-87.57577731	(41.782501350272, -87.575777307852)
3/20/2014	Completed - Dup	8/4/2017	14-00400272	Street Lights - All/Out	5730 N KINGSDALE AVE	60646	1143691.393	1937640.891	39	17	12	41.984920748899164	-87.74688744	(41.984920748899, -87.746887444765)
10/9/2017	完了済み	10/11/2017	17-06772762	Street Lights - All/Out	5246 S LUNA AVE	60638	1140255.697	1869109.118	14	8	56	41.79692498298546	-87.7612044	(41.796924982985, -87.761204398005)
10/10/2017	完了済み	10/11/2017	17-06786335	Street Lights - All/Out	954 E 111TH ST	60628	1184652.066	1831465.656	9	5	50	41.69270116620948	-87.59957553	(41.692701166209, -87.599575527098)
10/8/2017	完了済み	10/11/2017	17-06752801	Street Lights - All/Out	4399 N DAMEN AVE	60618	1162224.952	1929224.823	47	19	5	41.961458246672315	-87.67895915	(41.961458246672, -87.67895914919)
10/6/2017	完了済み	10/11/2017	17-06696916	Street Lights - All/Out	4730 N BROADWAY	60,640	1167596.292	1931650.772	46	19	3	41.968000877697875	-87.65914105	(41.968000877698, -87.659141052722)
10/7/2017	完了済み	10/11/2017	17-06734666	Street Lights - All/Out	6449 S VERNON AVE	60637	1180358.718	1862347.753	20	3	42	41.77754460257851	-87.61434958	(41.777544602579, -87.61434958023)

311 Service Requests - Pot Holes Reported - Historical

Name	データの種類	値 (サンプル)	説明
[作成日付]	Floating Timestamp	4/25/2018	要求の作成日
状態	Text	完了済み	要求の状態
完了日	Floating Timestamp	4/26/2018	要求の完了日
Service Request Number	Text	18-01325016	要求のサービス番号
Type of Service Request	Text	Pothole in Street	サービス要求のタイプ
現在の利用状況	Text	Final Outcome	最新のアクティビティの説明
Most Recent Action	Text	No Potholes Found	実行された最新のアクション
Number of Potholes Filled on Block	0		補修された道路の穴の数
住所	Text	5100 S LAWLER AVE	要求の住所
ZIP Code	番号	60638	要求住所の郵便番号値
X 座標	番号	1143556.31919224	X 座標値
Y 座標	番号	1870339.26041166	Y 座標値
区	番号	14	ワード番号の値
Police District	番号	8	警察区番号
コミュニティエリア	番号	56	コミュニティエリア番号
SSA	番号	26
Latitude (緯度)	倍精度浮動小数点	41.80014700738077	これは緯度値です。緯線は赤道に平行です。
Longitude (経度)	倍精度浮動小数点	-87.7492147421616	これは経度値です。経線は緯線に垂直に走り、すべて両極を通ります。
場所	場所	(41.80014700738077, -87.7492147421616)	住所の緯度と経度の値の組み合わせ

プレビュー

[作成日付]	状態	完了日	Service Request Number	Type of Service Request	現在の利用状況	Most Recent Action	Number of Potholes Filled on Block	住所	ZIP Code	X 座標	Y 座標	区	Police District	コミュニティエリア	SSA	経度	経度	場所
6/13/2012	完了済み	6/18/2012	12-01071965	Pot Hole in Street	Dispatch Crew	Pothole Patched	14	7040 N FRANCISCO AVE	60645	1155793.815	1946654.94	50	24	2		42.0096087	-87.70227538	(42.009608698109, -87.702275384338)
6/15/2017	完了済み	6/29/2017	17-03958579	Pothole in Street	Final Outcome	WM Sewer Cave In Inspection Transfer Outcome	0	4216 W CORTEZ ST	60651	1148081.734	1906667.21	37	11	23		41.89994838998482	-87.73187935	(41.899948389985, -87.731879353699)
1/13/2014	完了済み	1/24/2014	14-00052283	Pot Hole in Street	Final Outcome	Pothole Patched	5	1200 S CANAL ST	60607	1173311.531	1894981.335	2	1	28		41.86717512472001	-87.63937581	(41.86717512472, -87.639375812581)
10/13/2015	完了済み	11/24/2015	15-05364068	Pothole in Street	Final Outcome	Pothole Patched	3	6318 N WESTERN AVE	60659	1159171.947	1941877.852	50	24	2	43	41.996507559859445	-87.68999022	(41.996507559859, -87.689990223964)
2/23/2014	完了済み	4/8/2014	14-00256448	Pot Hole in Street	Final Outcome	Pothole Patched	12	6800 N KEDZIE AVE	60645	1153845.564	1944905.48	50	0	2		42.004746892817465	-87.70949265	(42.004746892817, -87.709492653059)
10/16/2015	完了済み	11/24/2015	15-05416322	Pothole in Street	Final Outcome	CDOT Asphalt Top Off Restoration Transfer Outcome	0	6430 N KEDZIE AVE	60645	1153862.527	1942457.906	50	0	2	43	41.998328665333965	-87.70950507	(41.998328665334, -87.7095050747)
4/1/2013	完了済み	7/30/2013	13-00360362	Pot Hole in Street	Final Outcome	Pothole Patched	40	3738 N TRIPP AVE	60641	1147334.393	1924509.895	38	17	16		41.94928712004567	-87.73398704	(41.949287120046, -87.733987044713)

Sanitation Code Complaints

Name	データの種類	値 (サンプル)	説明
[作成日付]	Floating Timestamp	9/17/2017	要求の作成日
状態	Text	完了済み	要求の状態
完了日	Floating Timestamp	10/11/2017	要求の完了日
Service Request Number	Text	17-06208608	要求のサービス番号
Type of Service Request	Text	Sanitation Code Violation	サービス要求のタイプ
What is the Nature of this Code Violation?	Text	Overflowing carts	最新のアクティビティの説明
住所	Text	6327 S KENNETH AVE	要求の住所
ZIP Code	番号	60629	要求住所の郵便番号値
X 座標	番号	1147796.475	X 座標値
Y 座標	番号	1862216.771	Y 座標値
区	番号	13	ワード番号の値
Police District	番号	8	警察区番号
コミュニティエリア	番号	65	コミュニティエリア番号
Latitude (緯度)	倍精度浮動小数点	41.77787022898461	これは緯度値です。緯線は赤道に平行です。
Longitude (経度)	倍精度浮動小数点	-87.73372735	これは経度値です。経線は緯線に垂直に走り、すべて両極を通ります。
場所	場所	(41.932596865948, -87.693935514475)	住所の緯度と経度の値の組み合わせ

プレビュー

[作成日付]	状態	完了日	Service Request Number	Type of Service Request	What is the Nature of this Code Violation?	住所	ZIP Code	X 座標	Y 座標	区	Police District	コミュニティエリア	経度	経度	場所
9/17/2017	完了済み	10/11/2017	17-06208608	Sanitation Code Violation	Overflowing carts	6327 S KENNETH AVE	60629	1147796.475	1862216.771	13	8	65	41.77787022898461	-87.73372735	(41.777870228985, -87.733727348463)
2017/10/5	完了済み	10/11/2017	17-06678788	Sanitation Code Violation	Garbage in alley	3020 W MONTROSE AVE	60618	1155359.487	1929084.561	33	17	14	41.961214454744535	-87.70420422	(41.961214454745, -87.704204220358)
8/21/2017	完了済み	10/11/2017	17-05591233	Sanitation Code Violation	Garbage in yard	1500 S DAMEN AVE	60,608	1163279.962	1892714.436	28	12	28	41.86124902532175	-87.67610892	(41.861249025322, -87.676108920835)
9/23/2017	完了済み	10/11/2017	17-06370432	Sanitation Code Violation	Construction Site Cleanliness/Fence	6442 S CENTRAL AVE	60638	1140196.719	1861187.963	13	8	64	41.77518903	-87.76161383	(41.775189032012, -87.761613831651)
8/1/2017	Completed - Dup	8/4/2017	17-05101063	Sanitation Code Violation	Garbage in alley	3016 W MONTROSE AVE	60618	1155405.587	1929085.161	33	17	14	41.96121517	-87.70403472	(41.961215172275, -87.704034715236)
9/26/2017	完了済み	10/11/2017	17-06440193	Sanitation Code Violation	その他	8830 S WABASH AVE	60619	1178255.291	1846460.484	9	6	44	41.733996131384714	-87.6225419	(41.733996131385, -87.622541895911)
10/10/2017	完了済み	10/11/2017	17-06786539	Sanitation Code Violation	その他	4523 N LAWNDALE AVE	60625	1150908.388	1929805.543	35	17	14	41.963281388376565	-87.72054998	(41.963281388377, -87.7205499839)
5/31/2017	完了済み	8/4/2017	17-03559234	Sanitation Code Violation	その他	3359 W 19TH ST	60623	1154204.655	1890509.209	24	10	29	41.85538344067419	-87.70948151	(41.855383440674, -87.709481507782)

データアクセス

Azure Notebooks

# This is package is in preview.
from azureml.opendatasets import ChicagoSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

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

safety.info()

# Pip install packages
import os, sys

!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "citydatacontainer"
folder_name = "Safety/Release/city=Chicago"

from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
    raise Exception(
        "Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")

print('Looking for the first parquet under the folder ' +
      folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
    container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)

container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
    if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
        targetBlobName = blob.name
        break

print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
    blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)

# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd

print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

Azure Databricks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = ChicagoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

display(safety.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=Chicago"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = ChicagoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

# Display data statistic information
display(safety, summary = True)

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=Chicago"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

例

GitHub の都市の安全性分析の例を参照してください。

次のステップ

Open Datasets カタログの残りのデータセットを表示します。

次の方法で共有

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