Chicago Kasa ty Data

Makale
12/06/2023

Geçmiş temizlik işleri yönetmeliği şikayetleri, bildirilen derin çukurlar ve sokak lambası sorunları dahil olmak üzere Chicago şehrinden gelen 311 hizmet istekleri

311’e yapılan tüm açık temizlik işleri şikayetleri ve 1 Ocak 2011’den sonra tamamlanan tüm istekler. Sokaklar ve Temizlik İşleri Dairesi, bildirilen Chicago temizlik işleri yönetmeliği ihlallerini araştırır ve giderir. Vatandaşlar taşan çöp kutuları ve sokak aralarındaki çöpler gibi ihlaller için hizmet isteğinde bulunabilirler. 311 bazen aynı temizlik işleri yönetmeliği şikayetini birden çok kez alır. Yinelenen olarak etiketlenmiş istekler önceki bir istekle aynı coğrafi bölgededir ve 311 Müşteri Hizmetleri İsteği (CSR) sistemine yaklaşık olarak aynı zamanda girilmiştir. Yinelenen şikayetler durum alanında "Aç - Yinelenen" veya "Tamamlandı - Yinelenen" olarak etiketlenir.

Dekont

Microsoft, Azure Open Datasets'i "olduğu gibi" sağlar. Microsoft, veri kümelerini kullanımınızla ilgili olarak açık veya zımni hiçbir garanti veya koşul sağlamaz. Yerel yasalarınız kapsamında izin verilen ölçüde, Microsoft veri kümelerini kullanımınızdan kaynaklanan doğrudan, sonuçsal, özel, dolaylı, arızi veya cezai dahil olmak üzere tüm zarar veya kayıplar için tüm sorumluluğu kabul etmez.

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

Chicago Taşımacılık Dairesi (CDOT) ana cadde ve yerleşim bölgelerindeki caddelerde 4.000 milden derin çukurların kapatılmasıyla ilgilenir. CDOT, 311 çağrı merkezinden çukurların raporlarını alır. CDOT, çukur konumlarını belirlemek ve ekipleri zamanlamak için bir haritalama ve izleme sistemi kullanır.

311’e yapılan bir çağrı birden fazla çukur onarımı oluşturabilir. Bir 311 çukurunu onarmak üzere bir ekip ulaştığında caddedeki diğer tüm çukurları doldurur. Çukur onarımları, bir çukurun ilk raporundan 311'e kadar yedi gün içinde tamamlanır. Hava koşulları, frigid sıcaklıklar ve yağış, onarımın ne kadar süreceğini etkiler. Havanın işbirliğine gittiği ve yağışların olmadığı günlerde, mürettebat birkaç bin çukur doldurabilir.

Önceki bir istek dört adresli bir arabellek için zaten açıksa, isteğe "Yinelenen (Aç)" durumu verilir. Örneğin, 6535 N Batı için mevcut bir CSR varsa ve 6531 N Batı için yeni bir istek (özgün CSR'nin dört adresi içindedir) alınırsa, yeni isteğe "Çoğalt (Aç)" durumu verilir. Sokak onarıldıktan sonra CSR'deki durum özgün istek için "Tamamlandı" ve yinelenen istekler için "Yinelenen (Kapalı)" ifadesini okur. Bildirilen adresin araştırılmasına karşın bir çukur bulunamazsa veya çukur zaten doldurulmuşsa hizmet isteği “Tamamlandı” statüsünü alır. Sokakta "mağara" veya "başarısız hizmet kesintisi" gibi başka bir sorun bulunursa ilgili departmana veya yükleniciye yönlendirilir.

311'e yapılan "Street Lights - All Out" (üç veya daha fazla ışık kesintisi) ile ilgili tüm açık raporlar ve 1 Ocak 2011'den bu yana tüm istekler tamamlandı. Chicago Ulaştırma Bakanlığı (CDOT), Chicago'daki arter ve yerleşim caddelerini aydınlatan yaklaşık 250.000 sokak ışığını denetler. CDOT, vatandaşların sokak lambası kesintileriyle ilgili bildirimlerine yanıt olarak lambaları onarır ve değiştirir. CDOT bir "All Out" raporu aldığında onarım için atanan elektrikçi, düzgün çalıştıklarından emin olmak için bu devredeki ışıklara (her devrede 8-16 ışık vardır) bakar. İlk istekten sonraki dört takvim günü içinde aynı devrede lamba arızasına ilişkin ikinci bir istek alınırsa, en yeni isteğe otomatik olarak “Yinelenen (Açık)” statüsü verilir. CDOT'nun elektrikçisi çalıştıklarını doğrulamak için bir devredeki ışıklara bakacağı için, herhangi bir "Yinelenen (Aç)" adresi otomatik olarak gözlemlenir ve onarılır. Sokak lambaları onarıldıktan sonra CSR’deki statü özgün istek için “Tamamlandı”, yinelenen istekler için “Yinelenen (Kapatıldı)” olarak gösterilir. Ayrıca, bildirilen lambalar incelenmesine rağmen iyi ve çalışır durumda olduğu bulunduğunda, hizmet isteği mevcut olmayan bir adrese ait olduğunda veya lambaların bakımı bir yüklenicinin sorumluluğunda olduğunda hizmet isteği “Tamamlandı” statüsünü alır. Veriler her gün güncelleştirilir.

Birim ve saklama

Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır. Günlük olarak güncelleştirilir ve 2018 itibarıyla toplamda yaklaşık 1 M satır (80 MB) içerir.

Bu veri kümesi 2011 ile 2018 arasında birikmiş geçmiş kayıtları içermektedir. 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 bilgi

Bu veri kümesi Chicago şehir yönetiminden alınır.

Bu veri kümesini kullanma koşulları için buraya bakın. Veri kaynağı hakkında sorularınız olursa dataportal@cityofchicago.org adresine e-posta gönderin.

Sütunlar

Adı	Veri türü	Benzersiz	Değerler (örnek)	Açıklama
adres	Dize	140,612	" " 1 Belediye Binası lütfen Boston MA 02108	Konum.
category	Dize	54	Sokak Temizliği Temizlik	Hizmet isteğinin nedeni.
dataSubtype	Dize	1	311_All	"311_All"
Datatype	Dize	1	Güvenlik	"Kasa ty"
tarih saat	timestamp	1,529,075	2015-07-23 10:51:00 2015-07-23 10:47:00	Hizmet isteğinin açılış tarihi ve saati.
latitude	çift	1,622	42.3594 42.3603	Enlem değeridir. Enlem çizgileri ekvatora paraleldir.
boylam	çift	1,806	-71.0587 -71.0583	Boylam değeridir. Boylam çizgileri enlem çizgilerine dik iner ve her iki kutuptan geçer.
kaynak	Dize	7	Kurucu Çağrı Vatandaşlar Bağlan Uygulaması	Olayın orijinal kaynağı.
durum	Dize	2	Kapalı Açık	Olay durumu.
Alt kategori	Dize	209	Sokak Temizliği için Park Uygulama İstekleri	Hizmet isteğinin türü.

Önizleme

Datatype	dataSubtype	tarih saat	category	Alt kategori	durum	adres	latitude	boylam	kaynak
Güvenlik	311_All	25.04.2021 11:55:04	Street Light Out Şikayeti	boş	Açılış	4800 W WASHINGTON BLVD	41.882148426	-87.74556256	boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 11:54:31	311 BİlGİ YALNIZCA ARAMA	boş	Tamamlandı	2111 W Lexington ST			boş
Güvenlik	311_All	25/4/2021 11:52:11	311 BİlGİ YALNIZCA ARAMA	boş	Tamamlandı	2111 W Lexington ST			boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 23:49:56	311 BİlGİ YALNIZCA ARAMA	boş	Tamamlandı	2111 W Lexington ST			boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 11:48:53	Çöp Sepeti Bakımı	boş	Açılış	3409 E 106TH ST	41.702545562	-87.540917602	boş
Güvenlik	311_All	25/4/2021 11:46:01	311 BİlGİ YALNIZCA ARAMA	boş	Tamamlandı	2111 W Lexington ST			boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 23:45:46	Uçak Gürültüsü Şikayeti	boş	Tamamlandı	10510 W ZEMKE RD			boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 11:45:02	311 BİlGİ YALNIZCA ARAMA	boş	Tamamlandı	2111 W Lexington ST			boş
Güvenlik	311_All	25.04.2021 11:44:24	Kanalizasyon Mağarası İnceleme İsteği	boş	Açılış	7246 W THORNDALE AVE	41.987984339	-87.808702917	boş

Veri erişimi

Azure Notebooks

# 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_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'))

Örnekler

GitHub'da City Kasa ty Analytics örneğine bakın.

Sonraki adımlar

Açık Veri Kümeleri kataloğundaki diğer veri kümelerini görüntüleyin.