
- 记录
- 240
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
9 个字段,9 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 240 行计算。
关于这个数据集
一行记录一家独角兽公司的最新融资轮次及估值信息。覆盖全国主要城市,包含公司名称、所属地域、行业分类、融资轮次、金额及估值等核心指标。可用于评估高成长企业的资产规模、融资阶段及风险敞口。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公司名称company_name含义:名称 | 文本 | 原生 | 100% | 独角兽企业名称 原表列名:com_name | ||
| 所在省份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% | 注册地省份 原表列名:com_prov | ||
| 所在城市city含义:地区 | 文本 | 原生 | 100% | 注册地城市 原表列名:com_city | ||
| 投资年份invest_date含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 最近一轮融资年份 原表列名:invse_year | ||
| 所属行业category含义:类别键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 一级行业分类 原表列名:cat_name | ||
| 细分行业sub_category含义:类别键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 二级行业分类 原表列名:sub_cat_name | ||
| 融资轮次round含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 如D轮、战略投资 原表列名:round | ||
| 融资金额invest_amount含义:金额(亿元) | 文本 | 原生 | 100% | 含币种符号,需清洗 原表列名:invse_money | ||
| 估值valuation | 小数 | 原生 | 100% | 单位不明,需核实 原表列名:money |
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。
| # | 公司名称company_name | 所在省份province | 所在城市city | 投资年份invest_date | 所属行业category | 细分行业sub_category | 融资轮次round | 融资金额invest_amount | 估值valuation |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 蚂蚁金服 | 浙江 | 杭州 | 2018 | 金融 | 金融综合服务 | 战略投资 | ¥16亿 | 15384615.38 |
| 2 | 字节跳动 | 北京 | 海淀区 | 2018 | 文娱传媒 | 媒体及阅读 | F轮-上市前 | $40亿 | 7500000 |
| 3 | 阿里云 | 浙江 | 杭州 | 2015 | 企业服务 | IT基础设施 | 战略投资 | ¥60亿 | 6700000 |
| 4 | 滴滴 | 北京 | 海淀区 | 2019 | 汽车交通 | 交通出行 | 战略投资 | $6亿 | 5800000 |
| 5 | 陆金所 | 上海 | 浦东新区 | 2018 | 金融 | 理财 | C轮 | $13.3亿 | 3940000 |
| 6 | 菜鸟网络 | 浙江 | 杭州 | 2019 | 物流 | 综合物流 | 战略投资 | ¥233亿 | 2987184.62 |
| 7 | 快手 | 北京 | 海淀区 | 2019 | 文娱传媒 | 视频/直播 | F轮-上市前 | $30亿 | 2860000 |
| 8 | 大疆 | 广东 | 深圳 | 2015 | 硬件 | 飞行器 | C轮 | $7500万 | 2200000 |
| 9 | 京东数科 | 北京 | 大兴区 | 2018 | 金融 | 供应链金融 | B轮 | ¥130亿 | 2046153.85 |
| 10 | 微众银行 | 广东 | 深圳 | 2016 | 金融 | 金融综合服务 | A轮 | ¥12亿 | 1846153.85 |
| 11 | 比特大陆 | 北京 | 海淀区 | 2018 | 金融 | 虚拟货币 | B+轮 | $4.42亿 | 1500000 |
| 12 | 京东物流 | 北京 | 通州区 | 2018 | 物流 | 综合物流 | A轮 | $25亿 | 1340000 |
| 13 | 贝壳找房 | 天津 | 滨海新区 | 2019 | 房产服务 | 房产综合服务 | D轮 | $12亿 | 1000000 |
| 14 | 苏宁金融 | 江苏 | 南京 | 2019 | 金融 | 金融综合服务 | C轮 | 未透露 | 923076.92 |
| 15 | 车好多集团 | 北京 | 顺义区 | 2019 | 汽车交通 | 二手车 | D轮 | $15亿 | 900000 |
| 16 | 平安医保科技 | 上海 | 黄浦区 | 2018 | 医疗健康 | 医疗综合服务 | A轮 | $11.5亿 | 880000 |
| 17 | 链家网 | 北京 | 海淀区 | 2017 | 房产服务 | 房产综合服务 | 战略投资 | ¥亿元及以上 | 769230.77 |
| 18 | 借贷宝 | 北京 | 海淀区 | 2016 | 金融 | 借贷 | A轮 | ¥25亿 | 769230.77 |
| 19 | 京东健康 | 北京 | 大兴区 | 2019 | 医疗健康 | 医药电商 | A轮 | $10亿 | 710000 |
| 20 | 美菜网 | 北京 | 朝阳区 | 2018 | 电子商务 | 生鲜食品 | F轮-上市前 | $6亿 | 700000 |
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240 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 24 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 省份 + 年份 能连
574 个数据集 · 本数据集 240 行有省份- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname、page_publish_time按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 240 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 240 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 中国手机基站地理信息建筑设施 · 186.8 万 行 · 连接字段 create_date、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 工业企业出口技术复杂度企业主体 · 75.2 万 行 · 连接字段 customs_province、year按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 issue_date、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 县级逐月闪电自然灾害 · 34.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 date、region_code按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 240 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 240 行有省份- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 240 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 240 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 240 行(100%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 高铁动车列车运行时刻交通运输 · 5.2 万 行 · 连接字段 dep_province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 全国地铁站点交通运输 · 1.9 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 240 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 240 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按省份对上本数据集 240 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 240 行(100%)
- 省会城市间距离区域底数 · 1,089 行 · 连接字段 origin_province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 区县建筑轮廓汇总区域底数 · 391 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 240 行(100%)
- 省级地形起伏度自然灾害 · 34 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 240 行(100%)
只按年份能连:511 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
511 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。
还没有发现这个数据集的字段规律。
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/enterprise-new-econ-unicorn/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"company_name","op":"eq","value":"蚂蚁金服"}],"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。