SAP分析云居然排了一个纽约市餐厅卫生红黑榜？
案例背景
纽约市卫生局每年都会对3万多家餐馆进行检查以提高餐馆的质量和安全性。这些突击检查最终记载了从员工不洗手到鼠患等超过100,000起违规事件，餐厅每一次违规都被分配一定数量的分数，最终这些分数会被合计起来形成一个检查分数——分数越低，餐厅评级则越高。
纽约市公布了这些检查数据，以便市民能够更好、更透明地使用餐厅的服务。虽然这些原始数据是有用的，但直到目前为止，从数据本身提供的分析与洞察却是很少的。经过SAP分析云可视化这些数据之后，能够帮助监管部门更好地进行有针对性的餐馆整治，接下来就让我们一起来看看吧SAP分析云是如何在此场景中进行运用的吧~
违规类型
纽约市的检察员从食品处理，食品温度，个人卫生和害虫控制的合规性等方面对餐厅进行了检查，发现各餐厅最常见的违规行为是以下三点:
· 食物温度不达标
· 食物存储和处理不合规
· 食材表皮处理不当
如果我们深入研究这些严重的违规行为，我们会发现两个最突出的问题分别是:
· 设施不防虫
· 餐厅中存在鼠患
哪家餐厅最不合规？
不出意外的，快餐厅提供了最严重的违规记录。坦白来说，这些快餐连锁机构在城市中有许多的分店，自然而然地被积累了最多的违规记录。但是，如果您查看违规记录平均值，则数据就可能以另一种方式呈现了，对于那些仅检查过一次的小餐馆而言，他们就将占据违规记录的榜首。
如果进一步深入研究，我们会发现违规问题通常涉及温度，员工手部清洁，食物存放和啮齿动物隐患等。
如果我们将目光放在害虫和啮齿动物隐患相关的卫生事件上，快餐连锁店往往占据榜首。
纽约市卫生部门采取了哪些措施？
健康检查的目的是为了提高餐馆的健康质量和安全，自从2014年纽约市卫生部门开始收集数据以来，在过去5年中，已经有2041家餐馆被勒令关闭，400家二次关闭。但是从积极的一面来看，2037家餐厅已经重新开放 ，这意味着他们的整体卫生质量都有提升。
我们可以看到，虽然餐厅平均卫生得分随着时间推移没有产生多大变化，但获得“A”级评分的餐厅数量有所增加。这可以归因于新的餐馆的开张，和因为检查所导致的部分餐馆的勒令关闭。
哪些因素会影响餐厅的评分？
在这里，SAP分析云的智能洞察可以为我们提供其他一些见解，下图显示了影响餐厅得分的所有关键因素。等级是非常直观的（等级越高，违规分数越低），但是其中有一些不那么明显的因素，诸如违规行为和检查类型。
从另一方面来看，最常导致高分的违规行为似乎是最容易解决的。例如，从下图展示的是用不同类型的字符串编码的违规行为，05F 与预制食品的温度有关，05E 是厕所设施，05H 是洗手不当。尽管你在每家餐厅都能看到这样的标志，但并不是所有的员工都能遵守。
针对这样的情况，卫生监管部门就可以下达对应的政策或开展专项活动来协助各餐馆的卫生整治。如，定期勒令餐馆按照卫生标准进行保洁，定期抽查餐厅储备的预制食品的温度环境等。
此外，检查的类型似乎揭示了很多隐藏的信息，与重新检查相比，初次检查时餐厅通常会获得更糟糕的评级。这样的检查结果似乎是直观的，在首次检查之后，餐厅因为收到监管部门的督促和警示，开始更加注重自身的卫生情况，以防出现被勒令关闭进行整改的情况。所以在第二次的检查结果中，绝大多数餐厅都会获得更高的卫生评级。
结语
本期我们通过将SAP分析云在纽约市开放数据集的应用上，展示了其如何从餐厅卫生检查数据中获得更智能的分析，下次外出就餐前我们不妨借此查看一下心仪餐厅的卫生情况。那么还请跟进小编的步伐，让我们在后续的案例中继续感受SAP分析云的更多强大功能吧~
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