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Sicherheitsdaten zu San Francisco

Anrufe bei der Feuerwehrdienststelle und 311-Fälle in San Francisco.

Hinweis

Microsoft stellt Datasets der Plattform Azure Open Datasets auf einer „As is“-Basis (d. h. ohne Mängelgewähr) zur Verfügung. Microsoft übernimmt weder ausdrücklich noch stillschweigend die Gewährleistung für Ihre Nutzung der Datasets und sichert keinerlei Garantien oder Bedingungen zu. Soweit nach örtlich anwendbarem Recht zulässig, lehnt Microsoft jegliche Haftung für Schäden oder Verluste ab. Dies schließt direkte, indirekte, besondere oder zufällige Schäden oder Verluste sowie Folge- und Strafschäden und damit verbundene Verluste ein, die sich aus Ihrer Nutzung der Datasets ergeben.

Für die Bereitstellung dieses Datasets gelten die ursprünglichen Nutzungsbedingungen, unter denen Microsoft die Quelldaten bezogen hat. Das Dataset kann Daten von Microsoft enthalten.

Anrufe bei Feuerwehrdienststellen umfassen alle Feuerwehreinsätze. Alle Datensätze enthalten die Rufnummer, Vorfallnummer, Adresse, Kennung der Einheit, Anruftyp und Disposition. Alle relevanten Zeitintervalle sind ebenfalls enthalten. Da dieses Dataset auf Reaktionen basiert und die meisten Anrufe mehrere Einheiten umfassten, bestehen mehrere Einträge für jede Rufnummer. Die Adressen umfassen eine Blocknummer, Kreuzung oder Telefonzelle und keine genaue Adresse.

311 der Fälle umfassen Fälle, die im Allgemeinen einem Ort oder Gegenstand zugeordnet sind (z. B. Parks, Straßen oder Gebäuden). Sie wurden nach dem 1. Juli 2008 erstellt. Fälle, die von einem Benutzer über seine eigenen Anforderungen protokolliert werden, werden ausgeschlossen. Beispiele hierfür sind Fragen zur Grund- oder Unternehmenssteuer, Genehmigungsanforderungen für den Parkplatz und so weiter. Weitere Informationen finden Sie unter demProgram-Link.

Volume und Aufbewahrung

Dieses Dataset wird im Parquet-Format gespeichert. Es wird täglich aktualisiert und enthält etwa 6 Millionen Zeilen (400 MB), die seit 2019 gesammelt wurden.

Dieses Dataset enthält historische Datensätze, die von 2015 bis heute gesammelt wurden. Verwenden Sie Parametereinstellungen im SDK, um Daten innerhalb eines bestimmten Zeitbereichs abzurufen.

Speicherort

Dieses Dataset wird in der Azure-Region „USA, Osten“ gespeichert. Aus Gründen der Affinität wird die Zuweisung von Computeressourcen in der Region „USA, Osten“ empfohlen.

Spalten

Name Datentyp Eindeutig Beispielwerte BESCHREIBUNG
address Zeichenfolge 280,652 Nicht zu einer bestimmten Adresse zugeordnet Block 0 von 6TH ST Die Adresse des Vorfalls (Hinweis: die Genauigkeit der Adress- und Standortangabe wird auf den Streckenmittelpunkt zwischen zwei Querstraßen, eine Kreuzung oder die nächstgelegene Telefonzelle beschränkt, um die Privatsphäre des Anrufers zu schützen).
category Zeichenfolge 108 Die Straßen- und Gehwegreinigung ist potenziell lebensbedrohlich Der für Menschen lesbare Name des 311-Dienstanforderungstyps oder der Anruftyp für 911-Brandmeldungen.
dataSubtype Zeichenfolge 2 911_Fire 311_All „911 für Feuer“ oder „311 für alle“.
dataType Zeichenfolge 1 Sicherheit “Safety”
dateTime timestamp 6,496,563 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 Datum und Uhrzeit der Dienstanforderung oder des Eingangs der Brandmeldung.
latitude double 1,615,369 37.777624238929 37.786117211838 Breitengrad des Standorts bei Verwendung der WGS84-Projektion.
longitude double 1,554,612 -122.39998111124 -122.419854245692 Längengrad des Standorts bei Verwendung der WGS84-Projektion.
source Zeichenfolge 9 Mobiltelefon/Offen 311 Der Mechanismus oder Pfad, auf dem die Serviceanfrage empfangen wurde, in der Regel per „Telefon“, „SMS“, „Website“, „Mobile App“, „X“ usw. Die Begriffe können jedoch je nach System variieren.
status Zeichenfolge 3 Abgeschlossen/Offen Ein ein Wort langer Indikator des aktuellen Zustands der Dienstanforderung. (Hinweis: GeoReport V2 lässt nur die Werte „offen“ und „geschlossen“ zu.)
subcategory Zeichenfolge 1\.270 Massenelemente für medizinische Vorfälle Der für Menschen lesbare Name des untergeordneten Typs der Dienstanforderung für 311-Fälle oder der Anruftyp für 911-Brandmeldungen.

Vorschau

dataType dataSubtype dateTime category subcategory status address latitude longitude source extendedProperties
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:56:13 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 700 der GEARY STREET 37.7863607914647 -122.415616900246 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:56:13 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 700 der GEARY STREET 37.7863607914647 -122.415616900246 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:54:03 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 0 der ESSEX STREET 37.7860048266229 -122.395077258809 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:54:03 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 0 der ESSEX STREET 37.7860048266229 -122.395077258809 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:52:17 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 700 der 29TH AVENUE 37.7751770865322 -122.488604397217 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:50:28 Uhr Potenziell lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 1000 der GEARY STREET 37.7857350982044 -122.420555240691 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:50:28 Uhr Potenziell lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 1000 der GEARY STREET 37.7857350982044 -122.420555240691 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:33:52 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 100 der BELVEDERE STREET 37.767791696654 -122.449332294394 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:33:52 Uhr Nicht lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 100 der BELVEDERE STREET 37.767791696654 -122.449332294394 NULL
Sicherheit 911_Fire 26.04.2021 2:33:51 Uhr Potenziell lebensbedrohlich Medizinischer Vorfall ungültig Block 100 der 6TH STREET 37.7807920802756 -122.408385745499 NULL

Datenzugriff

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))

Beispiele

Nächste Schritte

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