
- 记录
- 338
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
9 个字段,8 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 338 行计算。
关于这个数据集
一行是一个地级市的宗族文化指标。覆盖全国地级市及直辖市,包含前三大姓氏占比及宗族文化强度。可用于构建地区社会文化风险因子,辅助区域核保或定价。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份代码province_code含义:代码或编号键:省级区划代码(2025 年版)。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份province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% | 原表列名:所属省份 | ||
| 城市代码city_code规律 1:城市代码的字段规律字段规律:city_code_current由城市代码扩增得出。含义:代码或编号键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,99.4% 的行对上参照 admin-division | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 城市city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 98.2%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:所属城市 | ||
| 第一大姓氏占比top1_surname_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 比例 原表列名:第1大姓氏 | ||
| 第二大姓氏占比top2_surname_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 比例 原表列名:第2大姓氏 | ||
| 第三大姓氏占比top3_surname_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 比例 原表列名:第3大姓氏 | ||
| 宗族文化强度clan_culture_intensity含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 前三大姓氏占比之和 | ||
| 城市代码(现行)city_code_current规律 1:城市代码(现行)的字段规律字段规律:city_code_current由城市代码扩增得出。含义:代码或编号键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,98.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:城市代码(现行) | 99%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 城市代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 |
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。
| # | 省份代码province_code | 省份province | 城市代码city_code | 城市city | 第一大姓氏占比top1_surname_ratio | 第二大姓氏占比top2_surname_ratio | 第三大姓氏占比top3_surname_ratio | 宗族文化强度clan_culture_intensity | 城市代码(现行)city_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 0.113396868 | 0.097292222 | 0.093603961 | 0.304293036 | 110000 |
| 2 | 120000 | 天津市 | 120000 | 天津市 | 0.114355743 | 0.103484176 | 0.099860318 | 0.317700237 | 120000 |
| 3 | 130000 | 河北省 | 130100 | 石家庄市 | 0.133420587 | 0.100000001 | 0.090052359 | 0.323472947 | 130100 |
| 4 | 130000 | 河北省 | 130200 | 唐山市 | 0.122732624 | 0.107773848 | 0.101766787 | 0.332273245 | 130200 |
| 5 | 130000 | 河北省 | 130300 | 秦皇岛市 | 0.129698083 | 0.114602588 | 0.10659273 | 0.350893408 | 130300 |
| 6 | 130000 | 河北省 | 130400 | 邯郸市 | 0.124555811 | 0.106059223 | 0.091753989 | 0.322369039 | 130400 |
| 7 | 130000 | 河北省 | 130500 | 邢台市 | 0.127418771 | 0.125349879 | 0.108798832 | 0.361567497 | 130500 |
| 8 | 130000 | 河北省 | 130600 | 保定市 | 0.126421601 | 0.10448309 | 0.099420354 | 0.330325037 | 130600 |
| 9 | 130000 | 河北省 | 130700 | 张家口市 | 0.115602419 | 0.107986718 | 0.100956842 | 0.324545979 | 130700 |
| 10 | 130000 | 河北省 | 130800 | 承德市 | 0.12032631 | 0.099025607 | 0.083389983 | 0.302741885 | 130800 |
| 11 | 130000 | 河北省 | 130900 | 沧州市 | 0.119547859 | 0.104558297 | 0.102715321 | 0.326821476 | 130900 |
| 12 | 130000 | 河北省 | 131000 | 廊坊市 | 0.10509865 | 0.104707949 | 0.09474507 | 0.304551661 | 131000 |
| 13 | 130000 | 河北省 | 131100 | 衡水市 | 0.115302354 | 0.112580203 | 0.109663621 | 0.33754617 | 131100 |
| 14 | 140000 | 山西省 | 140100 | 太原市 | 0.120344564 | 0.111308165 | 0.096022293 | 0.327675015 | 140100 |
| 15 | 140000 | 山西省 | 140200 | 大同市 | 0.111223273 | 0.107644305 | 0.097458012 | 0.316325605 | 140200 |
| 16 | 140000 | 山西省 | 140300 | 阳泉市 | 0.135834411 | 0.09616214 | 0.095084086 | 0.327080637 | 140300 |
| 17 | 140000 | 山西省 | 140400 | 长治市 | 0.12648119 | 0.105959125 | 0.091705307 | 0.324145615 | 140400 |
| 18 | 140000 | 山西省 | 140500 | 晋城市 | 0.133427143 | 0.122553408 | 0.102085195 | 0.358065754 | 140500 |
| 19 | 140000 | 山西省 | 140600 | 朔州市 | 0.117749088 | 0.101946428 | 0.087685488 | 0.307381004 | 140600 |
| 20 | 140000 | 山西省 | 140700 | 晋中市 | 0.10687983 | 0.097898327 | 0.097628884 | 0.302407026 | 140700 |
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338 行 · 9 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 338 行有城市- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 337 行(99%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 origin_city_code、origin_province按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
按 省份 能连
406 个数据集 · 本数据集 338 行有省份- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 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 338 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 338 行(100%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 县域统计年鉴主要指标区域底数 · 215.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 338 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 338 行(100%)
- 县域数字基建词频区域底数 · 182 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 338 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 338 行(100%)
按 城市 能连
76 个数据集 · 本数据集 338 行有城市- 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 336 行(99%)
- 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 335 行(99%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 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 334 行(98%)
- 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 333 行(98%)
- 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 333 行(98%)
- 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 332 行(98%)
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 330 行(97%)
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_current由城市代码扩增得出。
来自字段扩增地级市宗族文化占比地级市宗族文化占比
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/city-clan-culture-ratio/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province_code","op":"eq","value":"110000"}],"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。