
地级市经济地理权重矩阵
一行是一对地级市(源城市和目标城市)的经济地理权重,由 2003 到 2023 年人均 GDP 平均值的差异和经纬度距离合成。
v2 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签:企业财产险农业保险数据出处 出处待核实
- 记录
- 8.1 万
- 字段
- 5
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
5 个字段,5 个没有空值,2 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 2 个。非空率按当前版本的 81,225 行计算。
关于这个数据集
一行是一对地级市(源城市和目标城市)的经济地理权重,由 2003 到 2023 年人均 GDP 平均值的差异和经纬度距离合成。覆盖 285 个地级市,两两组合共 81225 行,对角线为 0,没有时间维度。用来做空间计量模型的权重矩阵,分析城市之间的风险和经济溢出。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 源城市source_city规律 1:源城市的字段规律字段规律:source_city_code由源城市扩增得出。含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 99.8%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 矩阵的行 | ||
| 目标城市target_city规律 1:目标城市的字段规律字段规律:target_city_code由目标城市扩增得出。含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 97.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 矩阵的列 | ||
| 经济地理权重weight含义:是否 | 小数 | 原生 | 100% | 原表工作表“经济地理权重矩阵(GDP和经纬度)”的值,没有行标准化 | ||
| 源城市区划代码source_city_code规律 1:源城市区划代码的字段规律字段规律:source_city_code由源城市扩增得出。含义:代码或编号键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:源城市区划代码 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 由源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 | ||
| 目标城市区划代码target_city_code规律 1:目标城市区划代码的字段规律字段规律:target_city_code由目标城市扩增得出。含义:代码或编号键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:目标城市区划代码 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 由目标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。
| # | 源城市source_city | 目标城市target_city | 经济地理权重weight | 源城市区划代码source_city_code | 目标城市区划代码target_city_code |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北京市 | 北京市 | 0 | 110000 | 110000 |
| 2 | 天津市 | 北京市 | 0.00388161481941348 | 120000 | 110000 |
| 3 | 石家庄市 | 北京市 | 0.000564195423878812 | 130100 | 110000 |
| 4 | 唐山市 | 北京市 | 0.0016846543979827 | 130200 | 110000 |
| 5 | 秦皇岛市 | 北京市 | 0.000640354229876921 | 130300 | 110000 |
| 6 | 邯郸市 | 北京市 | 0.000306684247724889 | 130400 | 110000 |
| 7 | 邢台市 | 北京市 | 0.000338118282097497 | 130500 | 110000 |
| 8 | 保定市 | 北京市 | 0.000742503817645307 | 130600 | 110000 |
| 9 | 张家口市 | 北京市 | 0.000924760117284145 | 130700 | 110000 |
| 10 | 承德市 | 北京市 | 0.000856781326724029 | 130800 | 110000 |
| 11 | 沧州市 | 北京市 | 0.000690612083178451 | 130900 | 110000 |
| 12 | 廊坊市 | 北京市 | 0.00155544166141961 | 131000 | 110000 |
| 13 | 衡水市 | 北京市 | 0.000460336075109778 | 131100 | 110000 |
| 14 | 太原市 | 北京市 | 0.000515736367847158 | 140100 | 110000 |
| 15 | 大同市 | 北京市 | 0.000575235642575933 | 140200 | 110000 |
| 16 | 阳泉市 | 北京市 | 0.000452092667130346 | 140300 | 110000 |
| 17 | 长治市 | 北京市 | 0.000294378510624817 | 140400 | 110000 |
| 18 | 晋城市 | 北京市 | 0.000278850037482442 | 140500 | 110000 |
| 19 | 朔州市 | 北京市 | 0.000548826451114105 | 140600 | 110000 |
| 20 | 晋中市 | 北京市 | 0.000310947711667544 | 140700 | 110000 |
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 v22026/11/15 发布
生效中81,225 行 · 5 个字段 · 初始导入
版本 v12026/11/13 发布
历史版本81,225 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 12 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 能连
291 个数据集 · 本数据集 81,225 行有城市- 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 81,225 行(100%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_city_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市经济社会统计区域底数 · 120.5 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 地级市市辖区社会经济指标区域底数 · 86.6 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 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按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 81,225 行(100%)
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2
- 扩增得出
source_city_code由源城市扩增得出。
来自字段扩增地级市经济地理权重矩阵地级市经济地理权重矩阵 - 扩增得出
target_city_code由目标城市扩增得出。
来自字段扩增地级市经济地理权重矩阵地级市经济地理权重矩阵
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-econ-geo-weight-matrix/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"source_city","op":"eq","value":"北京市"}],"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。