San Francisco Safety Data
サンフランシスコの消防局への出動要請と 311 ケース。
注意
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。
Fire Calls-For-Service には、出動要請に対する消防隊のすべての応答が含まれています。 各記録には、要請番号、インシデント番号、住所、部隊識別子、要請の種類、措置が含まれます。 また、関連する時間間隔もすべて含まれます。 このデータセットは応答に基づいており、ほとんどの要請に複数の部隊が関与するため、要請番号ごとに複数の記録があります。 住所は、特定の住所ではなく、ブロック番号、交差点、または非常用電話に関連付けられています。
311 ケースには、場所または物 (公園、通り、建物など) に関連し、2008 年 7 月 1 日以降に作成されたケースが含まれます。 ユーザーが独自のニーズについてログするケースは除外されます。 たとえば、財産税または事業税に関する質問、駐車許可証の要求などです。 詳細については、プログラム リンクに関するページを参照してください。
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。 毎日更新されていて、2019 年時点で約 600 万行 (400 MB) が含まれています。
このデータセットには、2015 年から現在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。
関連データセット
列
| Name | データ型 | 一意 | 値 (サンプル) | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| address | string | 280,652 | 特定のアドレスに関連付けられていません (6TH ST の 0 ブロック) | インシデントの住所 (注: 通報者のプライバシーを保護するために、住所と場所は通りの中間ブロック、交差点、または最寄りの非常用電話の場所に一般化されています)。 |
| category | string | 108 | 生命に関わるおそれのある通りや歩道の清掃 | 311 サービス要求の種類または 911 出動要請の通報の種類グループの人間が判読できる名前。 |
| dataSubtype | string | 2 | 911_Fire 311_All | "911_Fire" または "311_All"。 |
| dataType | string | 1 | 安全性 | "Safety" |
| dateTime | timestamp | 6,496,563 | 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 | サービス要求が作成された日時または出動要請を受けた日時。 |
| 緯度 (latitude) | double | 1,615,369 | 37.777624238929 37.786117211838 | WGS84 投影法を使用した、その場所の緯度。 |
| 経度 (longitude) | double | 1,554,612 | -122.39998111124 -122.419854245692 | WGS84 投影法を使用した、その場所の経度。 |
| ソース | string | 9 | 電話 Mobile/Open311 | サービス要求を受けたときに使用されたメカニズムまたはパス。通常は、"電話"、"テキスト/SMS"、"Web サイト"、"モバイル アプリ"、"X" などですが、用語はシステムによって異なることがあります。 |
| status | string | 3 | Closed Open | サービス要求の現在の状態を一語で示すインジケーター。 (注: GeoReport V2 で使用できるのは "open" と "closed" のみ) |
| subcategory | string | 1,270 | 医療インシデント一括項目 | 311 ケースのサービス要求のサブタイプまたは 911 出動要請の通報の種類の人間が判読できる名前。 |
プレビュー
| dataType | dataSubtype | dateTime | category | subcategory | status | address | 緯度 (latitude) | 経度 (longitude) | source | extendedProperties |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:56:13 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | GEARY ST の 700 ブロック | 37.7863607914647 | -122.415616900246 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:56:13 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | GEARY ST の 700 ブロック | 37.7863607914647 | -122.415616900246 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:54:03 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | ESSEX ST の 0 ブロック | 37.7860048266229 | -122.395077258809 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:54:03 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | ESSEX ST の 0 ブロック | 37.7860048266229 | -122.395077258809 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:52:17 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | 29TH AVE の 700 ブロック | 37.7751770865322 | -122.488604397217 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:50:28 | 生命に関わるおそれがある | 医療インシデント | null | GEARY ST の 1000 ブロック | 37.7857350982044 | -122.420555240691 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:50:28 | 生命に関わるおそれがある | 医療インシデント | null | GEARY ST の 1000 ブロック | 37.7857350982044 | -122.420555240691 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:33:52 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | BELVEDERE ST の 100 ブロック | 37.767791696654 | -122.449332294394 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:33:52 | 生命に関わらない | 医療インシデント | null | BELVEDERE ST の 100 ブロック | 37.767791696654 | -122.449332294394 | null | |
| 安全性 | 911_Fire | 2021/4/26 午前 2:33:51 | 生命に関わるおそれがある | 医療インシデント | null | 6TH ST の 100 ブロック | 37.7807920802756 | -122.408385745499 | null |
データ アクセス
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))
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。