紐約大概有一百萬棟建築，每年其中3千棟會起大火。官員們能夠預測哪些樓會著火麼？
紐約市消防局認為他們可以利用資料探勘來做到這點。消防局的分析員稱某些建築和一些更容易起火的因素有關聯。
貧窮就是其一。
“低收入社群和火災有相關性，” 消防局的分析主管Jeff Chen在拉斯維加斯上的一個工業會議上這樣說道。
其他一些和致命火災相關的因素有：建築物的年齡，它有沒有電路問題，灑水器的數量和位置，及有無電梯。Chen說那些空置的或者沒有安保的建築著火概率是其他建築的兩倍。
這些聽起來都顯而易見，但一下子要消化全部的相關因素也不容易。
紐約的官員們採用了大約60個不同的因素做了一個演算法，該演算法給城裡的33萬可審查的建築物都算了一個危險係數（消防局不檢查獨棟或者雙拼別墅）。
當消防員進行每週的例行審查時，電腦會生成一份按危險係數排序的建築清單，他們應當先去檢查這些建築。
這個資料探勘程式在七月被正式啟用，在接下來的幾個月裡會被擴充套件到2400個類別裡。Chen說在用這個程式之前他們進行的檢查都是很隨機的。
像學校和圖書館這種擁有高安全優先順序的地方理應更經常審查。然而從前紐約市並沒有根據危險係數來針對某些特定建築。
在前紐約市長Michael Bloomberg的帶領下紐約正變得更以資料為驅使，這是諸多市政當局在嘗試使用已有的常規資料來改善服務的一個例子。
波士頓在他們的“問題建築”專案中採用了大資料。它利用了不同的城市資源資訊，比如投訴電話、安全記錄、犯罪和徵稅資訊來認定警察應該去查訪哪些建築。
儘管應該給大資料系統投資看起來像是常識，市政當局還是很難衡量系統的成功性。官員也許能夠引用一些比如火災或者犯罪數量減小了之類的統計資料，但是卻很難論證大資料工具就是其根本原因。因為它需要證明的是一個負數：因為他們的努力，某些事情沒發生。
消防管理部門的助理官員Jeff Roth說：“最終，火災的數量會減少，火災也應不像以前那麼嚴重。”
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