
县域教育基本情况
一行代表一个县域在特定年份某教育阶段的学校及师生情况。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:责任险时间跨度:2000–2019 年数据出处 中国县域指标分类别面板数据
- 记录
- 8.1 万
- 字段
- 13
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 71.8%
- 字段完整度
13 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 13 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 81,183 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个县域在特定年份某教育阶段的学校及师生情况。覆盖全国县域,包含学校数、招生数、在校生数、毕业生数、教职工数及专任教师数等指标。可用于评估校园责任险及学生意外险的市场规模或分析教育资源分布。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 统计年度year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名:SgnYear | ||
| 县域代码region_code规律 1:县域代码的字段规律字段规律:region_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码(2006 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% | 原表列名:CountyCode | ||
| 县域名称county键:区县名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:CountyName | ||
| 所属地级市city键:城市名称。样本里格式符合 98%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | 原表列名:PrefLevCity | ||
| 所属省份province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 | ||
| 教育阶段标识edu_stage_sign | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:EduStageSign | ||
| 学校数school_num | 整数 | 原生 | 50% | 所 原表列名:SchoolNum | ||
| 招生数new_enrollment | 整数 | 原生 | 9.4% | 人 原表列名:NewEnrollment | ||
| 在校学生数total_enrollment | 整数 | 原生 | 98% | 人 原表列名:TotalEnrollment | ||
| 毕业生数graduates | 整数 | 原生 | 9.5% | 人 原表列名:Graduates | ||
| 教职工数staff | 整数 | 原生 | 8.4% | 人 原表列名:Staff | ||
| 专任教师数full_time_teacher | 整数 | 原生 | 60% | 人 原表列名:FullTimeTeacher | ||
| 县域代码(现行)region_code_current规律 1:县域代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.3% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:县域代码(现行) | 99%平均置信度 0.99校验少:不建议单独作为决策依据 | 县域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。
| # | 统计年度year | 县域代码region_code | 县域名称county | 所属地级市city | 所属省份province | 教育阶段标识edu_stage_sign | 学校数school_num | 招生数new_enrollment | 在校学生数total_enrollment | 毕业生数graduates | 教职工数staff | 专任教师数full_time_teacher | 县域代码(现行)region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000 | 150104 | 玉泉区 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 50 | — | 21116 | — | — | 984 | 150104 |
| 2 | 2000 | 152822 | 五原县 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 122 | — | 29659 | — | — | 1387 | 150821 |
| 3 | 2000 | 152823 | 磴口县 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 46 | — | 11262 | — | — | 569 | 150822 |
| 4 | 2000 | 152824 | 乌拉特前旗 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 143 | — | 27631 | — | — | 2122 | 150823 |
| 5 | 2000 | 152825 | 乌拉特中旗 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 71 | — | 12348 | — | — | 1155 | 150824 |
| 6 | 2000 | 152826 | 乌拉特后旗 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 16 | — | 3799 | — | — | 442 | 150825 |
| 7 | 2000 | 152827 | 杭锦后旗 | 巴彦淖尔盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 159 | — | 26162 | — | — | 1641 | 150826 |
| 8 | 2000 | 152921 | 阿拉善左旗 | 阿拉善盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 35 | — | 10766 | — | — | 1038 | 152921 |
| 9 | 2000 | 152922 | 阿拉善右旗 | 阿拉善盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 6 | — | 1863 | — | — | 221 | 152922 |
| 10 | 2000 | 152923 | 额济纳旗 | 阿拉善盟 | 内蒙古自治区 | 1 | 4 | — | 1227 | — | — | 145 | 152923 |
| 11 | 2000 | 150105 | 赛罕区 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 104 | — | 31740 | — | — | 1709 | 150105 |
| 12 | 2000 | 150121 | 土默特左旗 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 192 | — | 35979 | — | — | 2198 | 150121 |
| 13 | 2000 | 150122 | 托克托县 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 106 | — | 20031 | — | — | 1051 | 150122 |
| 14 | 2000 | 150123 | 和林格尔县 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 164 | — | 15142 | — | — | 901 | 150123 |
| 15 | 2000 | 150124 | 清水河县 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 59 | — | 15034 | — | — | 617 | 150124 |
| 16 | 2000 | 150125 | 武川县 | 呼和浩特市 | 内蒙古自治区 | 1 | 91 | — | 13193 | — | — | 1237 | 150125 |
| 17 | 2000 | 150202 | 东河区 | 包头市 | 内蒙古自治区 | 1 | 50 | — | 29217 | — | — | 1457 | 150202 |
| 18 | 2000 | 150203 | 昆都仑区 | 包头市 | 内蒙古自治区 | 1 | 60 | — | 36747 | — | — | 2867 | 150203 |
| 19 | 2000 | 150204 | 青山区 | 包头市 | 内蒙古自治区 | 1 | 30 | — | 22517 | — | — | 1346 | 150204 |
| 20 | 2000 | 150207 | 九原区 | 包头市 | 内蒙古自治区 | 1 | 93 | — | 20590 | — | — | 1169 | 150207 |
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 v12026/11/14 发布
生效中81,183 行 · 13 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 72 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 区县 + 省份 + 年份 能连
107 个数据集 · 本数据集 81,157 行有区县- 历年县级以上行政区划代码参照区域底数 · 14.3 万 行 · 连接字段 region_code、year、province_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 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、county_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 province、region_code、issue_date按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 date、province、county_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 县级中小学教育统计区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 province_name、year、county_code_2按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 valid_from、region_code、province_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 province、first_year、region_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、division_year、region_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、province、division_year按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname、page_publish_time、adcode按区县对上本数据集 81,155 行(99%)
- 县域新注册企业统计区域底数 · 5.8 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按区县对上本数据集 81,127 行(99%)
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 81,183 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 year、province_name按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month、origin_province按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_date、province按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 81,183 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 81,183 行(100%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 81,183 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 81,183 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 81,183 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 province、year按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 81,157 行有区县- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、county_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 village_code、province_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 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 region_code、province_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 81,127 行(99%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 81,081 行(99%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 80,795 行(99%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 79,538 行(97%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 77,545 行(95%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 region_code、province_code按区县对上本数据集 67,573 行(83%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 62,859 行(77%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 54,523 行(67%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 41,776 行(51%)
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 81,157 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 valid_from、old_code按区县对上本数据集 81,157 行(99%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code、start_date按区县对上本数据集 81,103 行(99%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 79,946 行(98%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 79,347 行(97%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 71,542 行(88%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code、change_year按区县对上本数据集 67,960 行(83%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_county_code按区县对上本数据集 50,504 行(62%)
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 commissioning_year、county_code按区县对上本数据集 41,718 行(51%)
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 county_code、date按区县对上本数据集 21,787 行(26%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 address_county_code、application_date按区县对上本数据集 19,553 行(24%)
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 19,204 行(23%)
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 15,255 行(18%)
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 81,183 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 81,183 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 81,183 行(100%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,183 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 81,183 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 81,183 行(100%)
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,183 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 81,183 行(100%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,183 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 81,183 行(100%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 81,183 行(100%)
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 81,157 行有区县- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 81,029 行(99%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 80,417 行(99%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 80,380 行(99%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 80,075 行(98%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 79,635 行(98%)
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 77,699 行(95%)
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 76,135 行(93%)
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 64,521 行(79%)
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 47,684 行(58%)
- 全国 1 到 5 级河流自然灾害 · 1,830 行 · 连接字段 label_county_code按区县对上本数据集 37,677 行(46%)
- 医院可达性验证交通运输 · 20.9 万 行 · 连接字段 dest_county_code按区县对上本数据集 36,394 行(44%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code按区县对上本数据集 3,058 行(3.8%)
只按年份能连:495 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
495 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
- 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
- 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
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
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
region_code_current由县域代码扩增得出。
来自字段扩增县域教育基本情况县域教育基本情况
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/county-education-statistics/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"150104"}],"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。