地级市儒家文化设施
一行代表一个地级市或自治州。数据覆盖全国主要地级行政区，包含学校、书院、孔庙的数量及儒家文化综合指数。
v1 生效中 · 2026/11/15 发布数据出处 出处待核实
- 记录
- 293
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 98.9%
- 字段完整度
7 个字段，5 个没有空值，1 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 7 个字段，其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 293 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个地级市或自治州。数据覆盖全国主要地级行政区，包含学校、书院、孔庙的数量及儒家文化综合指数。可用于分析地区文化背景对保险需求或风险偏好的潜在影响。
| 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。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：province | ||
| 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。键：城市名称。样本里格式符合 93.5%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名：city | ||
| 学校数量school_count | 整数 | 原生 | 100% | 个 | ||
| 书院数量academy_count | 整数 | 原生 | 100% | 个 | ||
| 孔庙数量confucius_temple_count | 整数 | 原生 | 100% | 个 | ||
| 儒家指数confucian_index | 小数 | 原生 | 99% | 综合指数 原表列名：confucian | ||
| 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。键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，93.9% 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 | 94%平均置信度 1.00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 | 学校数量school_count | 书院数量academy_count | 孔庙数量confucius_temple_count | 儒家指数confucian_index | 城市区划代码city_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 上海 | 上海市 | 6 | 6 | 4 | 16 | 310000 |
| 2 | 云南省 | 临沧市 | 1 | 0 | 0 | 1 | 530900 |
| 3 | 云南省 | 丽江市 | 1 | 0 | 0 | 1 | 530700 |
| 4 | 云南省 | 保山市 | 3 | 8 | 2 | 13 | 530500 |
| 5 | 云南省 | 大理白族自治州 | 13 | 15 | 9 | 37 | 532900 |
| 6 | 云南省 | 文山壮族苗族自治州 | 1 | 0 | 1 | 2 | 532600 |
| 7 | 云南省 | 昆明市 | 11 | 11 | 8 | 30 | 530100 |
| 8 | 云南省 | 普洱市 | 2 | 2 | 1 | 5 | 530800 |
| 9 | 云南省 | 曲靖市 | 6 | 3 | 1 | 10 | 530300 |
| 10 | 云南省 | 楚雄彝族自治州 | 13 | 15 | 6 | 34 | 532300 |
| 11 | 云南省 | 玉溪市 | 9 | 6 | 3 | 18 | 530400 |
| 12 | 云南省 | 红河哈尼族彝族自治州 | 7 | 9 | 5 | 21 | 532500 |
| 13 | 北京 | 北京市 | 10 | 7 | 1 | 18 | 110000 |
| 14 | 四川省 | 乐山市 | 5 | 10 | 0 | 15 | 511100 |
| 15 | 四川省 | 内江市 | 5 | 0 | 0 | 5 | 511000 |
| 16 | 四川省 | 南充市 | 9 | 8 | 3 | 20 | 511300 |
| 17 | 四川省 | 宜宾市 | 12 | 11 | 0 | 23 | 511500 |
| 18 | 四川省 | 巴中市 | 3 | 0 | 0 | 3 | 511900 |
| 19 | 四川省 | 广元市 | 4 | 1 | 0 | 5 | 510800 |
| 20 | 四川省 | 广安市 | 4 | 4 | 0 | 8 | 511600 |
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 v12026/11/15 发布
生效中293 行 · 7 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 275 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 275 行（93%）
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
按 省份 能连
406 个数据集 · 本数据集 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 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 293 行（100%）
按 城市 能连
76 个数据集 · 本数据集 275 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 275 行（93%）
- 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 274 行（93%）
- 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 274 行（93%）
- 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 274 行（93%）
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。
来自字段扩增地级市儒家文化设施地级市儒家文化设施
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-confucian-culture/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"上海"}],"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。