
地级市间月度人口迁徙
一行是一个月里从一个城市到另一个城市的人口迁徙,包含迁徙意愿指数和实际迁徙指数。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:健康险寿险时间跨度:2018 年 6 月–2023 年 12 月数据出处 出处待核实
- 记录
- 616.7 万
- 字段
- 10
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
10 个字段,10 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 10 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 6,167,077 行计算。
关于这个数据集
一行是一个月里从一个城市到另一个城市的人口迁徙,包含迁徙意愿指数和实际迁徙指数。覆盖 367 个地级及以上城市之间的流向,一对城市一个月一行。用来看人口在城市之间流动的方向和季节变化,给健康险、意外险和传染病风险的区域评估做参考。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 月份month规律 1:月份的字段规律字段规律:month_year由月份扩增得出。含义:日期或时间键:年月。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 每月 1 日表示这个月 | ||
| 始发城市origin_city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 95.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 始发城市所属省origin_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% | — | ||
| 始发城市代码origin_city_code含义:代码或编号键:市级区划代码(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% | 6 位 | ||
| 终点城市dest_city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 94.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 终点城市所属省dest_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% | — | ||
| 终点城市代码dest_city_code含义:代码或编号键:市级区划代码(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% | 6 位 | ||
| 迁徙意愿指数intention_index | 小数 | 原生 | 100% | 含义和算法原资源没有写明 | ||
| 实际迁徙指数actual_index | 小数 | 原生 | 100% | 含义和算法原资源没有写明 | ||
| 月份年份month_year规律 1:月份年份的字段规律字段规律:month_year由月份扩增得出。含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:月份年份 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 从月份算出的年份 |
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。
| # | 月份month | 始发城市origin_city | 始发城市所属省origin_province | 始发城市代码origin_city_code | 终点城市dest_city | 终点城市所属省dest_province | 终点城市代码dest_city_code | 迁徙意愿指数intention_index | 实际迁徙指数actual_index | 月份年份month_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 三亚 | 海南省 | 460200 | 0.004722222222222 | 0.0008333333333331 | 2018 |
| 2 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 三明 | 福建省 | 350400 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 3 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 上海 | 上海市 | 310000 | 0.0180555555555552 | 0.0022222222222217 | 2018 |
| 4 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 东莞 | 广东省 | 441900 | 0.0030555555555555 | 0.0008333333333332 | 2018 |
| 5 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 东营 | 山东省 | 370500 | 0.0022222222222221004 | 0.0008333333333331 | 2018 |
| 6 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 临汾 | 山西省 | 141000 | 0.001111111111111 | 0.0005555555555554 | 2018 |
| 7 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 临沂 | 山东省 | 371300 | 0.0086111111111107 | 0.001944444444444 | 2018 |
| 8 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 丹东 | 辽宁省 | 210600 | 0.0888888888888876 | 0.011111111111109498 | 2018 |
| 9 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 丽江 | 云南省 | 530700 | 0.0005555555555555 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 10 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 乌兰察布 | 内蒙古自治区 | 150900 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 11 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 乌鲁木齐 | 新疆维吾尔自治区 | 650100 | 0.0005555555555555 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 12 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 乐东黎族自治县 | 海南省 | 469027 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 13 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 乐山 | 四川省 | 511100 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 14 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 九江 | 江西省 | 360400 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 15 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 亳州 | 安徽省 | 341600 | 0.0008333333333333 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 16 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 伊春 | 黑龙江省 | 230700 | 0.3491666666666653 | 0.0705555555555543 | 2018 |
| 17 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 伊犁哈萨克 | 新疆维吾尔自治区 | 654000 | 0.0008333333333333 | 0.0002777777777777 | 2018 |
| 18 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 佛山 | 广东省 | 440600 | 0.0008333333333332 | 0.0005555555555554 | 2018 |
| 19 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 佳木斯 | 黑龙江省 | 230800 | 3.129999999999999 | 1.2624999999999982 | 2018 |
| 20 | 2018-06-01 | 七台河 | 黑龙江省 | 230900 | 保亭黎族苗族自治县 | 海南省 | 469029 | 0.0002777777777777 | 0.0002777777777777 | 2018 |
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6,167,077 行 · 10 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 70 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。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 + 年份 能连
186 个数据集 · 本数据集 6,167,077 行有城市- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、city_code、year按城市对上本数据集 6,167,077 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_province、year、origin_city_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市逐年降水量自然灾害 · 2.7 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市银行网点统计区域底数 · 5,888 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、city_code、province按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 city_code、province、division_year按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
按 省份 + 年份 能连
388 个数据集 · 本数据集 6,167,077 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、year按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、pname按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 6,167,077 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、taobao_village_year按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 6,167,077 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、year按省份对上本数据集 6,167,077 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、create_date按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 县域数字基建词频区域底数 · 182 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
按 城市 + 年份 能连
66 个数据集 · 本数据集 6,167,077 行有城市- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 6,125,765 行(99%)
- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 6,087,011 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、date按城市对上本数据集 6,045,429 行(98%)
- 省市疫情日度统计人口健康 · 33 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 5,926,200 行(96%)
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 city_code、year按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 地级市新注册企业统计区域底数 · 6,740 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 city_code、year按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 start_year、city_code按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 地级市新能源汽车月度销量交通运输 · 3.3 万 行 · 连接字段 month、city_code按城市对上本数据集 5,871,462 行(95%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 5,739,113 行(93%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 applicant_address_city_code、pub_date按城市对上本数据集 5,632,828 行(91%)
按 城市 + 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 6,167,077 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 province_code、city_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code、region_code按城市对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 6,107,497 行(99%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 5,945,968 行(96%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 5,886,551 行(95%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 5,879,325 行(95%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 5,835,097 行(94%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 5,801,021 行(94%)
- 地级市距港口距离区域底数 · 335 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 5,788,473 行(93%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 5,736,247 行(93%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 5,719,584 行(92%)
按 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 6,167,077 行有省份- 地级市空间权重关系区域底数 · 38.4 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 6,167,077 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 6,167,077 行(100%)
- 全国养老机构明细医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 全国司法鉴定机构医疗药械 · 2,917 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 省级邻接空间权重区域底数 · 961 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 省份距港口距离区域底数 · 31 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 6,167,077 行(100%)
- 省份空间邻接矩阵区域底数 · 33 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 6,146,443 行(99%)
- 省级两两距离区域底数 · 900 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 6,092,690 行(98%)
按 城市 能连
10 个数据集 · 本数据集 6,167,077 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 6,088,381 行(98%)
- 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 5,898,458 行(95%)
- 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 5,857,620 行(94%)
- 资源型城市静态分类区域底数 · 289 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 5,223,848 行(84%)
- 地级市经济地理嵌套矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 5,169,218 行(83%)
- 地级市经济地理权重矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 5,169,218 行(83%)
- 省级开发区基本信息区域底数 · 1,201 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 4,963,283 行(80%)
- 地级市间交通通勤时间交通运输 · 7.3 万 行 · 连接字段 destination_city_code按城市对上本数据集 4,942,731 行(80%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_city_code按城市对上本数据集 1,097,925 行(17%)
- 供应链创新应用试点城市区域底数 · 55 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 897,133 行(14%)
只按年份能连:445 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
445 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 year
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 year
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 美日韩港澳台传染病监测人口健康 · 502.5 万 行 · 连接字段 period_start
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
month_year由月份扩增得出。
来自字段扩增地级市间月度人口迁徙地级市间月度人口迁徙
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-migration-monthly-flow/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"origin_city","op":"eq","value":"七台河"}],"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。