全国银行网点明细
一行代表一个具体的银行网点。数据覆盖全国多个城市，包含网点所属省份、城市、银行全称及银行代码。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签：企业财产险责任险数据出处 出处待核实
- 记录
- 12 万
- 字段
- 5
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 99.5%
- 字段完整度
5 个字段，4 个没有空值，1 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 5 个字段，其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 120,495 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个具体的银行网点。数据覆盖全国多个城市，包含网点所属省份、城市、银行全称及银行代码。可用于分析银行网点分布密度，辅助评估区域风险暴露情况。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份province规律 1：省份的字段规律字段规律：city_code由省份、城市扩增得出。含义：地区键：省份名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 城市city规律 1：城市的字段规律字段规律：city_code由省份、城市扩增得出。含义：地区键：城市名称。样本里格式符合 87.3%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 银行名称bank_name含义：名称 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 银行代码bank_code含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 城市区划代码city_code规律 1：城市区划代码的字段规律字段规律：city_code由省份、城市扩增得出。含义：代码或编号键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，97.3% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：城市区划代码 | 97%平均置信度 0.97校验少：不建议单独作为决策依据 | 由省份、城市查行政区划参照得出的现行地级区划代码。程序查表，不用模型。对不上或置信度低的为空 |
02样本
先看样本，再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 省份province | 城市city | 银行名称bank_name | 银行代码bank_code | 城市区划代码city_code |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行江苏省分行（不对外办理业务） | 102301000010 | 320100 |
| 2 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市城北支行 | 102301000028 | 320100 |
| 3 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市下关支行 | 102301000036 | 320100 |
| 4 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市城南支行 | 102301000044 | 320100 |
| 5 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市城东支行 | 102301000052 | 320100 |
| 6 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市雨花支行 | 102301000069 | 320100 |
| 7 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市玄武支行 | 102301000077 | 320100 |
| 8 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市钟山支行 | 102301000085 | 320100 |
| 9 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市浦口支行 | 102301000093 | 320100 |
| 10 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市大厂支行 | 102301000108 | 320100 |
| 11 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行江苏省分行营业部 | 102301000116 | 320100 |
| 12 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市高新技术开发区支行 | 102301000124 | 320100 |
| 13 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京军管支行 | 102301000132 | 320100 |
| 14 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京汉中门支行 | 102301000149 | 320100 |
| 15 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京大方巷支行 | 102301000157 | 320100 |
| 16 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京汉口路支行 | 102301000165 | 320100 |
| 17 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京白下支行 | 102301000173 | 320100 |
| 18 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京市太平路分理处 | 102301000181 | 320100 |
| 19 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京成贤街支行 | 102301000190 | 320100 |
| 20 | 江苏 | 南京 | 中国工商银行南京热河路支行 | 102301000204 | 320100 |
03版本
每次发布，都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本，旧版本保留。
版本 v12026/11/13 发布
生效中120,495 行 · 5 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集，按键连起来
按键连到地区，能和不少于 36 个数据集连接。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组，对上的行多的在前。
按 城市 + 省份 能连
215 个数据集 · 本数据集 117,255 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
按 省份 能连
406 个数据集 · 本数据集 120,495 行有省份- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 中国手机基站地理信息建筑设施 · 186.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 工业企业出口技术复杂度企业主体 · 75.2 万 行 · 连接字段 customs_province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 并购重组交易涉及方明细企业主体 · 32.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 省级逐月降水量自然灾害 · 5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 县市逐年极端天气天数自然灾害 · 4.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 省级新冠疫情日度人口健康 · 3.6 万 行 · 连接字段 region_name按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 省级逐月风速自然灾害 · 3.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 120,495 行（100%）
按 城市 能连
76 个数据集 · 本数据集 117,255 行有城市- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 address_city_code按城市对上本数据集 117,255 行（97%）
- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 117,140 行（97%）
- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 117,115 行（97%）
- 地级市新能源汽车月度销量交通运输 · 3.3 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 地级市新注册企业统计区域底数 · 6,740 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 117,112 行（97%）
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 parent_code按城市对上本数据集 117,018 行（97%）
- 统筹区异地就医开通状态保险市场 · 425 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 117,018 行（97%）
- 省市疫情日度统计人口健康 · 33 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 116,520 行（96%）
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据，不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
city_code由省份、城市扩增得出。
来自字段扩增全国银行网点明细全国银行网点明细
06授权与接入
申请授权，一次调用就能用上
试用立即生效，并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口，按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量：export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/bank-branch-2022/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"江苏"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端，用 OAuth 连接后通过工具查询。