Dados de segurança de São Francisco

Chamadas de serviço ao corpo de bombeiros e casos do 311 em São Francisco.

Observação

A Microsoft fornece o Azure Open Datasets no estado em que se encontra. A Microsoft não oferece garantias nem coberturas, expressas ou implícitas, em relação ao uso dos conjuntos de dados. Até o limite permitido pela legislação local, a Microsoft se exime de toda a obrigação por danos ou perdas, inclusive diretos, consequentes, especiais, indiretos, acidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados.

Esse conjunto de dados é fornecido de acordo com os termos originais com que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados originados da Microsoft.

As chamadas ao serviço de bombeiros incluem todas as respostas das unidades de incêndio às chamadas. Cada registro inclui o número da chamada, o número do incidente, o endereço, o identificador da unidade, o tipo de chamada e a disposição. Todos os intervalos de tempo relevantes também são incluídos. Como este conjunto de dados se baseia nas respostas e como a maioria das chamadas envolve várias unidades, há diversos registros para cada número de chamada. Os endereços são associados a um número de um quarteirão, intersecção ou cabine telefônica, e não a um endereço específico.

Os casos do 311 geralmente estão associados a um local ou a um objeto (por exemplo, parques, ruas ou edifícios) e foram criados após 1º de julho de 2008. Os casos que forem registrados por um usuário sobre suas próprias necessidades serão excluídos. Por exemplo, perguntas sobre impostos imobiliários ou comerciais, solicitações de permissão de estacionamento e assim por diante. Para obter mais informações, confira o Link do programa.

Volume e retenção

Este conjunto de dados está armazenado no formato Parquet. É atualizado diariamente com cerca de 6 milhões de linhas (400 MB) desde 2019.

Este conjunto de dados contém registros históricos acumulados de 2015 até o presente. Você pode usar as configurações de parâmetro no nosso SDK para buscar dados em um intervalo de tempo específico.

Local de armazenamento

Este conjunto de dados está armazenado na região Leste dos EUA do Azure. É recomendável alocar recursos de computação no Leste dos EUA para afinidade.

Colunas

Nome Tipo de dados Exclusivo Valores (exemplo) Descrição
address string 280,652 Não associado a um endereço específico do Quarteirão 0 da Rua 6 Endereço do incidente (observação, endereço e localização generalizados para metade do quarteirão da rua, intersecção ou cabine telefônica mais próxima, para proteger a privacidade do autor da chamada).
category string 108 Limpeza de rua e da calçada potencialmente gerando riscos à vida O nome legível por humanos do tipo da solicitação de serviço do 311 ou o grupo de tipos de chamadas à central de emergência para casos de incêndio.
dataSubtype string 2 911_Fire 311_All "911_Fire" ou "311_All".
dataType string 1 Segurança “Segurança”
dateTime timestamp 6,496,563 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 A data e a hora em que a solicitação de serviço foi feita ou quando a chamada aos bombeiros foi recebida.
latitude double 1,615,369 37.777624238929 37.786117211838 Latitude da localização, usando a projeção WGS84.
longitude double 1,554,612 -122.39998111124 -122.419854245692 Longitude da localização, usando a projeção WGS84.
source string 9 Celular/Open311 Mecanismo ou caminho pelo qual a solicitação de serviço foi recebida. Normalmente, "Telefone", "Mensagem de Texto/SMS", "Site", "Aplicativo Móvel", "Twitter" etc., mas os termos podem variar de acordo com o sistema.
status string 3 Fechado Aberto Indicador de única palavra do estado atual da solicitação de serviço. (Observação: o GeoReport V2 permite somente "aberto" e "fechado")
subcategory string 1\.270 Itens em massa de incidentes médicos O nome legível por humanos do subtipo da solicitação de serviço para casos do 311 ou tipo de chamada ao 911 para casos de incêndio.

Versão Prévia

dataType dataSubtype dateTime category subcategory status address latitude longitude source extendedProperties
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:56:13 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 700 da RUA GEARY 37.7863607914647 -122.415616900246 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:56:13 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 700 da RUA GEARY 37.7863607914647 -122.415616900246 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:54:03 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 0 da RUA ESSEX 37.7860048266229 -122.395077258809 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:54:03 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 0 da RUA ESSEX 37.7860048266229 -122.395077258809 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:52:17 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 700 da 29ª AV 37.7751770865322 -122.488604397217 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:50:28 AM Potencialmente com riscos à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 1000 da RUA GEARY 37.7857350982044 -122.420555240691 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:50:28 AM Potencialmente com riscos à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 1000 da RUA GEARY 37.7857350982044 -122.420555240691 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:33:52 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 100 da RUA BELVEDERE 37.767791696654 -122.449332294394 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:33:52 AM Sem ameaças à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 100 da RUA BELVEDERE 37.767791696654 -122.449332294394 nulo
Segurança 911_Fire 4/26/2021 2:33:51 AM Potencialmente com riscos à vida Incidentes médicos nulo Quarteirão 100 da 6ª Rua 37.7807920802756 -122.408385745499 nulo

Acesso de dados

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://learn.microsoft.com/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))

Exemplos

Próximas etapas

Exiba o restante dos conjuntos de dados no catálogo do Open Datasets.