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舊金山安全資料

舊金山的消防部門服務通話和 311 案件。

注意

Microsoft 依「現況」提供 Azure 開放資料集。 針對 貴用戶對資料集的使用方式,Microsoft 不提供任何明示或默示的擔保、保證或條件。 在 貴用戶當地法律允許的範圍內,針對因使用資料集而導致的任何直接性、衍生性、特殊性、間接性、附隨性或懲罰性損害或損失,Microsoft 概不承擔任何責任。

此資料集是根據 Microsoft 接收來源資料的原始條款所提供。 資料集可能包含源自 Microsoft 的資料。

消防通話服務包括回應通話的所有消防單位。 每筆記錄都包含通話號碼、事件號碼、地址、單位識別碼、通話類型和處置方式, 亦包括所有相關的時間間隔。 由於這份資料集是以回應為基礎,且大多數通話都涉及多個單位,因此每個通話號碼均有多筆記錄。 地址會與街區編號、十字路口或信箱建立關聯,而非與特定地址相關聯。

311 案例包含與地點或事物相關聯 (例如公園、街道或建築物),且於 2008 年 7 月 1 日之後建立的案例。 系統會排除使用者記錄自己需求的相關案例。 例如,財產或營業稅問題、停車許可要求等等。 如需詳細資訊,請參閱程式連結

資料量與保留期

此資料集以 Parquet 格式儲存, 並每天更新一次,到 2019 年為止共包含約 600 萬個資料列 (400MB)。

此資料集包含從 2015 年累積至今的歷史記錄。 在我們的 SDK 中,您可以使用參數設定來擷取特定時間範圍內的資料。

儲存位置

此資料集儲存於美國東部 Azure 區域。 建議您在美國東部配置計算資源,以確保同質性。

資料行

名稱 資料類型 唯一 Values (sample) 描述
address 字串 280,652 未與特定位址 6 號街 0 區相關聯 事件的地址 (附註:地址和位置會概括表示成街道區間、十字路口或最接近的電話亭位置,以保護來電者的隱私權)。
category 字串 108 街道和人行道清除可能有生命威脅 人類可讀的 311 案件服務要求類型名稱,或 911 消防通話的通話類型群組名稱。
dataSubtype 字串 2 911_Fire 311_All “911_Fire” 或 “311_All”。
dataType 字串 1 安全性 「安全性」
dateTime timestamp 6,496,563 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 服務要求建立的日期和時間,或收到消防通話的時間。
緯度 double 1,615,369 37.777624238929 37.786117211838 使用 WGS84 投影的位置緯度。
經度 double 1,554,612 -122.39998111124 -122.419854245692 使用 WGS84 投影的位置經度。
來源 字串 9 電話行動/Open311 接收服務要求的機制或路徑;通常是 “Phone”、“Text/SMS”、“Website”、“Mobile App”、“X” 等等,但字詞可能會因系統而異。
status 字串 3 已結案未結案 服務要求目前狀態的單一字詞指標。 (附註:GeoReport V2 僅允許使用 “open” (未結案) 和 “closed” (已結案))
子類別 字串 1,270 醫療事件大量項目 人類可讀的 311 案件服務要求子類型名稱,或 911 消防通話的通話類型名稱。

預覽​​

dataType dataSubtype dateTime category 子類別 status address 緯度 經度 來源 extendedProperties
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:56:13 非生命威脅 醫療事件 null GEARY 街 700 區 37.7863607914647 -122.415616900246 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:56:13 非生命威脅 醫療事件 null GEARY 街 700 區 37.7863607914647 -122.415616900246 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:54:03 非生命威脅 醫療事件 null ESSEX 街 0 區 37.7860048266229 -122.395077258809 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:54:03 非生命威脅 醫療事件 null ESSEX 街 0 區 37.7860048266229 -122.395077258809 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:52:17 非生命威脅 醫療事件 null 第 29 大道 700 區 37.7751770865322 -122.488604397217 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:50:28 可能生命威脅 醫療事件 null GEARY 街 1000 區 37.7857350982044 -122.420555240691 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:50:28 可能生命威脅 醫療事件 null GEARY 街 1000 區 37.7857350982044 -122.420555240691 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:33:52 非生命威脅 醫療事件 null BELVEDERE 街 100 區 37.767791696654 -122.449332294394 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:33:52 非生命威脅 醫療事件 null BELVEDERE 街 100 區 37.767791696654 -122.449332294394 null
安全性 911_Fire 2021/4/26 上午 2:33:51 可能生命威脅 醫療事件 null 6 號街 100 區 37.7807920802756 -122.408385745499 null

資料存取

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))

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