- 记录
- 3.9 万
- 字段
- 15
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 88.3%
- 字段完整度
15 个字段，9 个没有空值，2 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 15 个字段，其中 AI 扩增字段 2 个。非空率按当前版本的 39,039 行计算。
关于这个数据集
一行是一家机构养老服务机构（养老院、养老服务中心等）：名称、所在省市和区划代码、详细地址、床位信息、服务内容、标签、创建时间和简介。覆盖全国各省，约 3.9 万家。可用来看养老机构的分布和床位供给，给养老机构责任险和长期护理保险做参照。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 行政区划代码region_code键：多级区划代码。样本里格式符合 99.8%，99.4% 的行对上参照 admin-division | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份province规律 1：省份的字段规律字段规律：city_code由省份、地级市扩增得出。键：省份名称。样本里格式符合 99.8%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 地级市city规律 1：地级市的字段规律字段规律：city_code由省份、地级市扩增得出。键：城市名称。样本里格式符合 90%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 机构名称facility_name | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 详细地址address键：地址。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 床位信息bed_count | 文本 | 原生 | 100% | 原表的床位文字，如总床位、日托床位数量 | ||
| 服务内容service_content | 文本 | 原生 | 76% | 逗号分隔的服务类型 | ||
| 运营标签tags | 文本 | 原生 | 100% | 如公建民营、医养结合等 原表列名：标签 | ||
| 创建时间create_date规律 1：创建时间的字段规律字段规律：create_year由创建时间扩增得出。键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 信息里的创建时间。早于 1900 年的明显错误，改成空 | ||
| 机构简介intro敏感 | 文本 | 原生 | 75% | 原表列名：简介 | ||
| 服务时间service_time | 文本 | 原生 | 62% | 多为无 | ||
| 服务范围service_scope | 文本 | 原生 | 63% | 多为无 | ||
| 服务说明service_desc | 文本 | 原生 | 59% | 多为无 | ||
| 地级市区划代码city_code规律 1：地级市区划代码的字段规律字段规律：city_code由省份、地级市扩增得出。键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，90.6% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：地级市区划代码 | 91%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 由省份、地级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 | ||
| 创建年份create_year规律 1：创建年份的字段规律字段规律：create_year由创建时间扩增得出。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：创建年份 | 100%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 从创建时间算出的年份 |
02样本
先看样本，再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。敏感字段已经打码，登录后显示。
1 个敏感字段已打码：机构简介
登录后查看完整样本| # | 行政区划代码region_code | 省份province | 地级市city | 机构名称facility_name | 详细地址address | 床位信息bed_count | 服务内容service_content | 运营标签tags | 创建时间create_date | 机构简介intro | 服务时间service_time | 服务范围service_scope | 服务说明service_desc | 地级市区划代码city_code | 创建年份create_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区银杏舍养老服务中心 | 北京市东城区东四十三条53号 | 总床位：37张 日托床位数量：0张 全托床位数量：37张 护理型床位：37张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,送餐服务 | 公建民营,长护险定点机构,医养结合养老机构,内设医疗机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2019-06-28 | 已打码 | — | — | — | — | 2019 |
| 2 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区东直门街道养老院 | 北京市东城区东直门外小街8号 | 总床位：44张 日托床位数量：0张 全托床位数量：44张 护理型床位：44张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务 | 公建民营,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2016-05-03 | 已打码 | — | — | — | — | 2016 |
| 3 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区景山兆如老年养护中心 | 北京市东城区三眼井胡同27、29号 | 总床位：64张 日托床位数量：0张 全托床位数量：64张 护理型床位：64张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 民办,医养结合养老机构,内设医疗机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2013-10-08 | 已打码 | — | — | — | — | 2013 |
| 4 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区建国门街道来德老年公寓 | 北京市东城区东单西总布胡同64号 | 总床位：11张 日托床位数量：0张 全托床位数量：11张 护理型床位：11张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,咨询服务,通讯服务,教育服务,委托服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2017-10-23 | 已打码 | — | — | — | — | 2017 |
| 5 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区汇晨老年公寓 | 北京市朝阳区北苑5号院606号楼 | 总床位：158张 日托床位数量：0张 全托床位数量：158张 护理型床位：158张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,安宁服务 | 公建民营,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2012-09-12 | 已打码 | — | — | — | — | 2012 |
| 6 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区安定门芙蓉养老照料中心 | 东城区钟楼湾胡同11号 | 总床位：21张 日托床位数量：0张 全托床位数量：21张 护理型床位：21张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,居家生活照料服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,购物服务,委托服务,交通服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2016-11-11 | 已打码 | — | — | — | — | 2016 |
| 7 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区天颐养老院 | 东城区朝内南小街10号楼二层、三层 | 总床位：60张 日托床位数量：0张 全托床位数量：60张 护理型床位：60张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,送餐服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2016-05-19 | 已打码 | — | — | — | — | 2016 |
| 8 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区前门街道养老照料中心 | 东城区西打磨厂62号 | 总床位：33张 日托床位数量：0张 全托床位数量：33张 护理型床位：33张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2018-09-28 | 已打码 | — | — | — | — | 2018 |
| 9 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区东四街道汇晨老年公寓 | 北京市东城区东四七条19号 | 总床位：19张 日托床位数量：0张 全托床位数量：19张 护理型床位：19张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,相关第三方代理服务,集中养老服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2017-12-28 | 已打码 | — | — | — | — | 2017 |
| 10 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 暮年华企业管理（北京）有限公司 | 北京市东城区净土胡同15号 | 总床位：64张 日托床位数量：0张 全托床位数量：64张 护理型床位：64张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2016-07-22 | 已打码 | — | — | — | — | 2016 |
| 11 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区天坛兆如老年养护中心 | 北京市东城区西草市东街60号 | 总床位：57张 日托床位数量：0张 全托床位数量：57张 护理型床位：57张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 民办,医养结合养老机构,内设医疗机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2017-01-17 | 已打码 | — | — | — | — | 2017 |
| 12 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京兆如养老服务有限公司 | 北京市东城区广渠门内大街12号 | 总床位：55张 日托床位数量：0张 全托床位数量：55张 护理型床位：55张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 民办,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2020-12-11 | 已打码 | — | — | — | — | 2020 |
| 13 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区广渠门忠正养老院 | 北京市东城区广渠门大街忠实里南街79号 | 总床位：17张 日托床位数量：0张 全托床位数量：17张 护理型床位：17张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,安宁服务,其它 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2019-01-21 | 已打码 | — | — | — | — | 2019 |
| 14 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区和平里街道养老照料中心 | 北京市东城区安外西河沿路2号院5号楼 | 总床位：155张 日托床位数量：0张 全托床位数量：155张 护理型床位：155张 | — | 民办,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2023-12-13 | 已打码 | — | — | — | — | 2023 |
| 15 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 北京市东城区永定门外街道养老照料中心 | 北京市东城区永定门外街道定安里35号楼下平房 | 总床位：15张 日托床位数量：0张 全托床位数量：15张 护理型床位：15张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,集中养老服务,家庭服务（不符合家政服务通用要求不得开展经营活动） | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2024-01-01 | 已打码 | — | — | — | — | 2024 |
| 16 | 110101000000 | 北京市 | 东城区 | 东城区崇文门外街道养老照料中心 | 北京市东城区崇文门东河沿甲1号楼 | 总床位：11张 日托床位数量：0张 全托床位数量：11张 护理型床位：11张 | — | 民办,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2024-06-20 | 已打码 | — | — | — | — | 2024 |
| 17 | 110102000000 | 北京市 | 西城区 | 北京市西城区银龄老年公寓 | 北京市西城区西直门内大街玉桃园三区14号 | 总床位：226张 日托床位数量：0张 全托床位数量：226张 护理型床位：226张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务 | 公建民营,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2002-06-01 | 已打码 | — | — | — | — | 2002 |
| 18 | 110102000000 | 北京市 | 西城区 | 北京市西城区西长安街西绒线银龄养老照料中心 | 西城区西绒线胡同12号 | 总床位：24张 日托床位数量：0张 全托床位数量：24张 护理型床位：24张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,居家生活照料服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务,相关第三方代理服务,集中养老服务,家庭服务（不符合家政服务通用要求不得开展经营活动）,健康管理（须经审批的诊疗活动除外）,其它 | 民办,医养结合养老机构,与医疗机构签约合作,城区 | 2020-12-15 | 已打码 | — | — | — | — | 2020 |
| 19 | 110102000000 | 北京市 | 西城区 | 北京颐寿轩敬老院 | 西城区校场八条11号 | 总床位：31张 日托床位数量：0张 全托床位数量：31张 护理型床位：31张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,交通服务 | 民办,长护险定点机构,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2001-10-01 | 已打码 | — | — | — | — | 2001 |
| 20 | 110102000000 | 北京市 | 西城区 | 北京市西城区牛街天恒敬老院 | 北京市西城区牛街东里2区4号楼 | 总床位：224张 日托床位数量：0张 全托床位数量：224张 护理型床位：224张 | 个人生活照料服务,老年护理服务,心理/精神支持服务,安全保护服务,环境卫生服务,休闲娱乐服务,协助医疗护理服务,医疗保健服务,膳食服务,洗衣服务,物业管理维修服务,陪同就医服务,咨询服务,通讯服务,送餐服务,教育服务,购物服务,委托服务,交通服务,安宁服务,相关第三方代理服务,其它 | 公建民营,医养结合养老机构,内设医疗机构,城区 | 2008-03-05 | 已打码 | — | — | — | — | 2008 |
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39,039 行 · 15 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 99 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 + 地区 + 省份 + 年份 能连
11 个数据集 · 本数据集 35,356 行有城市- 上市公司政府采购合同工程项目 · 19 万 行 · 连接字段 buyer_province、company_city_code、contract_date、buyer_city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 城市二手房月度均价区域底数 · 4.3 万 行 · 连接字段 region_code、province、city_code、year按城市对上本数据集 34,447 行（88%）
- 城市二手房年度指标区域底数 · 4,119 行 · 连接字段 city_code、region_code、year、province按城市对上本数据集 34,447 行（88%）
- 上市公司数字化与绿色创新企业主体 · 5 万 行 · 连接字段 province、city_code、year、city_code_2按城市对上本数据集 32,825 行（84%）
- 上市公司数字化转型与企业创新面板企业主体 · 4.7 万 行 · 连接字段 year、city_code、province、city_code_2按城市对上本数据集 32,825 行（84%）
- 上市公司ESG同群效应企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 city_code、city_code_2、year、province按城市对上本数据集 32,825 行（84%）
- 上市公司年报语气指标企业主体 · 4.7 万 行 · 连接字段 city_code_2、city_code、year、province按城市对上本数据集 32,766 行（83%）
- 上市公司ESG与就业指标企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 city_code、city_code_2、province、year按城市对上本数据集 32,607 行（83%）
- 上市公司ESG与财务企业主体 · 3.9 万 行 · 连接字段 city_code、province、year、city_code_2按城市对上本数据集 32,607 行（83%）
- 上市公司劳动力与资产指标企业主体 · 5.3 万 行 · 连接字段 province、city_code、year、region_code按城市对上本数据集 31,911 行（81%）
- 全国社区养老设施建筑设施 · 19.7 万 行 · 连接字段 city_code、create_date、region_code、province按城市对上本数据集 20,642 行（52%）
按 城市 + 省份 + 年份 能连
175 个数据集 · 本数据集 35,356 行有城市- 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、origin_city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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、city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 region_code、province、date按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 微信公众号企业工商企业主体 · 82.2 万 行 · 连接字段 est_date、province、city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 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、date按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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、date、province按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 province、city_code、year按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
按 地区 + 省份 + 年份 能连
22 个数据集 · 本数据集 39,039 行有地区- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按地区对上本数据集 33,435 行（85%）
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按地区对上本数据集 32,209 行（82%）
- 上市公司商道融绿ESG评级面板企业主体 · 4.6 万 行 · 连接字段 province、city_code、year按地区对上本数据集 32,209 行（82%）
- 上市公司绿色专利占比企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按地区对上本数据集 32,177 行（82%）
- 上市公司专利创新绩效企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按地区对上本数据集 32,177 行（82%）
- A股数字化与ESG企业主体 · 3.9 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按地区对上本数据集 32,155 行（82%）
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 province、city_code、year按地区对上本数据集 32,084 行（82%）
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 province、city_code、year按地区对上本数据集 32,084 行（82%）
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按地区对上本数据集 32,084 行（82%）
- 上市公司年报AI词频企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按地区对上本数据集 32,084 行（82%）
- 上市公司所在城市低碳试点标记企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 city_code、year、province_code按地区对上本数据集 32,006 行（81%）
- 上市公司对外开放程度企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按地区对上本数据集 32,006 行（81%）
按 城市 + 地区 + 年份 能连
1 个数据集 · 本数据集 35,356 行有城市按 省份 + 年份 能连
366 个数据集 · 本数据集 38,925 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 38,925 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按省份对上本数据集 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 38,925 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按省份对上本数据集 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 38,925 行（99%）
按 城市 + 年份 能连
65 个数据集 · 本数据集 35,356 行有城市- 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 35,356 行（90%）
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 city_code、year按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 region_code、date按城市对上本数据集 35,350 行（90%）
- 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、month按城市对上本数据集 35,349 行（90%）
- 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 35,298 行（90%）
- 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 35,151 行（90%）
- 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 35,115 行（89%）
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_city_code按城市对上本数据集 35,007 行（89%）
按 城市 + 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 35,356 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 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 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 city_code、province_code按城市对上本数据集 35,356 行（90%）
- 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 35,356 行（90%）
- 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 35,351 行（90%）
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code、city_code按城市对上本数据集 35,330 行（90%）
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 35,265 行（90%）
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 35,251 行（90%）
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 35,210 行（90%）
- 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 35,139 行（90%）
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 35,110 行（89%）
按 地区 + 年份 能连
4 个数据集 · 本数据集 39,039 行有地区按 地区 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 39,039 行有地区按 省份 能连
17 个数据集 · 本数据集 38,925 行有省份- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 行（99%）
- 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 38,925 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 38,878 行（99%）
- 省级空间邻接矩阵区域底数 · 900 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 38,878 行（99%）
- 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 38,239 行（97%）
按 城市 能连
10 个数据集 · 本数据集 35,356 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 35,356 行（90%）
- 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 35,342 行（90%）
- 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 35,337 行（90%）
- 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 33,602 行（86%）
- 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 33,325 行（85%）
- 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 33,325 行（85%）
- 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 33,057 行（84%）
- 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 30,862 行（79%）
- 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 8,782 行（22%）
- 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 7,889 行（20%）
只按年份能连：441 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
441 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2
- 扩增得出
city_code由省份、地级市扩增得出。
来自字段扩增全国机构养老服务机构全国机构养老服务机构 - 扩增得出
create_year由创建时间扩增得出。
来自字段扩增全国机构养老服务机构全国机构养老服务机构
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/facility-elderly-care-institution/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"110101000000"}],"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。