
全国土地出让记录
一行是一宗供应出去的土地(出让、划拨等)。
- 记录
- 351.2 万
- 字段
- 58
- AI 扩增字段
- 5
- 平均非空率
- 80.5%
- 字段完整度
58 个字段,7 个没有空值,5 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 58 个字段,其中 AI 扩增字段 5 个。非空率按当前版本的 3,511,918 行计算。
关于这个数据集
一行是一宗供应出去的土地(出让、划拨等)。包含位置、面积、用途、供地方式、成交价、土地使用权人、合同签订日期、约定的动工和竣工日期。覆盖全国,合同签订日期从 2000-01-01 到 2024-12-31,3511918 行。用来发现新开工的工程项目,估算项目的规模和工期。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year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% | 合同签订的年份 | ||
| 供地唯一标识supply_guid记录键含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 100% | 原名:供地全局唯一标志符。全表不重复,是去重的键 | ||
| 宗地唯一标识parcel_guid含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 7.0% | 原名:宗地全局唯一标志符。只有 7% 的行有值 | ||
| 省province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 99.8%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省代码province_code含义:代码或编号键:省级区划代码(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 | 99% | 6 位 | ||
| 地级市city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 97.3%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | — | ||
| 市代码city_code规律 1:市代码的字段规律字段规律:city_code_current由市代码扩增得出。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 | 98% | 6 位 | ||
| 县区county含义:地区键:区县名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 80% | 80% 的行有值 | ||
| 县代码county_code规律 1:县代码的字段规律字段规律:county_code_current由县代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码(2020 年版)。样本里格式符合 100%,99.8% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 80% | 6 位。80% 的行有值。CSV 里带小数点,导入时去掉 | ||
| 行政区划代码region_code规律 1:行政区划代码的字段规律字段规律:region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 99.8%,98.3% 的行对上参照 admin-division | 文本 | 原生 | 100% | 6 位。全表都有值(1 行是 4 位) | ||
| 合同编号contract_no含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | 原名:编号 | ||
| 电子监管号supervision_no含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | 92% 的行有值。能和别的版本对上 | ||
| 项目名称project_name含义:名称 | 文本 | 原生 | 92% | 92% 的行有值 | ||
| 行业分类industry规律 1:行业分类的字段规律字段规律:industry_code由行业分类扩增得出。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 | 92% | — | ||
| 土地级别land_grade含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 宗地编号parcel_no含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 91% | — | ||
| 土地坐落address含义:地址键:地址。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | 99% 的行有值 | ||
| 供地方式supply_method含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 挂牌出让、协议出让、划拨等 | ||
| 供地面积supply_area含义:面积(公顷) | 小数 | 原生 | 92% | 单位:公顷 | ||
| 土地用途land_use含义:类别 | 文本 | 原生 | 96% | — | ||
| 出让年限lease_years含义:时长(年) | 文本 | 原生 | 68% | 单位:年。原数据是文本 | ||
| 成交价格deal_amount含义:金额(万元) | 小数 | 原生 | 92% | 单位:万元。92% 的行有值 | ||
| 投资强度investment_intensity | 小数 | 原生 | 71% | 单位:万元每公顷 | ||
| 建筑面积building_area含义:面积(公顷) | 小数 | 原生 | 75% | 单位:公顷 | ||
| 最大建筑密度max_building_density含义:比率(%) | 小数 | 原生 | 35% | 单位:% | ||
| 最小容积率min_plot_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 70% | — | ||
| 最大容积率max_plot_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 48% | — | ||
| 最小绿化率min_green_ratio含义:比率(%) | 小数 | 原生 | 61% | 单位:% | ||
| 最大建筑高度max_building_height含义:长度(米) | 小数 | 原生 | 25% | 单位:米 | ||
| 批准文号approval_no含义:代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | — | ||
| 批准机关approval_authority含义:名称 | 文本 | 原生 | 96% | — | ||
| 土地使用权人land_user含义:名称 | 文本 | 原生 | 84% | 84% 的行有值。企业名称或个人姓名。个人姓名是敏感内容 | ||
| 最小建筑密度min_building_density含义:比率(%) | 小数 | 原生 | 58% | 单位:% | ||
| 最大绿化率max_green_ratio含义:比率(%) | 小数 | 原生 | 18% | 单位:% | ||
| 最小建筑高度min_building_height含义:长度(米) | 小数 | 原生 | 50% | 单位:米 | ||
| 项目序号project_seq含义:代码或编号 | 小数 | 原生 | 85% | 含义不清 | ||
| 土地来源land_source含义:类别 | 文本 | 原生 | 95% | 现有建设用地、新增建设用地等 | ||
| 约定交地时间agreed_handover_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 83% | — | ||
| 约定动工时间agreed_start_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 78% | 78% 的行有值 | ||
| 约定竣工时间agreed_completion_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 78% | 78% 的行有值 | ||
| 实际交地时间actual_handover_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 31% | — | ||
| 实际动工时间actual_start_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 25% | 24% 的行有值 | ||
| 实际交割时间actual_settlement_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 16% | 含义不清 | ||
| 合同签订日期contract_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 全表都有值 | ||
| 批准日期approval_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 92% | — | ||
| 纬度lat含义:经纬度(度)键:纬度。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 小数 | 原生 | 98% | 98.3% 的行有值。按地址解析得到,坐标系没有写明 | ||
| 经度lng含义:经纬度(度)键:经度。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 小数 | 原生 | 98% | 98.3% 的行有值。按地址解析得到,坐标系没有写明 | ||
| 解析出的省geocoded_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 | 98% | 原名:省_经纬度解析。按经纬度反查 | ||
| 解析出的省代码geocoded_province_code含义:代码或编号键:省级区划代码(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 | 98% | 6 位 | ||
| 解析出的地级市geocoded_city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 98.2%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 98% | — | ||
| 解析出的市代码geocoded_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 | 98% | 6 位 | ||
| 解析出的县区geocoded_county含义:地区键:区县名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 98% | — | ||
| 解析出的县代码geocoded_county_code规律 1:解析出的县代码的字段规律字段规律:geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码(2020 年版)。样本里格式符合 100%,99.9% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 98% | 6 位。98.3% 的行有值 | ||
| 市代码(现行)city_code_current规律 1:市代码(现行)的字段规律字段规律:city_code_current由市代码扩增得出。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-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:市代码(现行) | 98%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 市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 | ||
| 县代码(现行)county_code_current规律 1:县代码(现行)的字段规律字段规律:county_code_current由县代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.6% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:县代码(现行) | 80%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 县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 | ||
| 解析出的县代码(现行)geocoded_county_code_current规律 1:解析出的县代码(现行)的字段规律字段规律:geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:解析出的县代码(现行) | 98%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 解析出的县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 | ||
| 行政区划代码(现行)region_code_current规律 1:行政区划代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,96.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:行政区划代码(现行) | 97%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 行政区划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 | ||
| 行业分类代码industry_code规律 1:行业分类代码的字段规律字段规律:industry_code由行业分类扩增得出。含义:代码或编号键:大类国民经济行业代码。样本里格式符合 100%,78.2% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:行业分类代码 | 72%平均置信度 0.96校验少:不建议单独作为决策依据 | 由行业分类查行业分类参照(GB/T 4754-2017,没有时用 2011 版)得出的国民经济行业代码。名称对不上的为空 |
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。
| # | 年份year | 供地唯一标识supply_guid | 宗地唯一标识parcel_guid | 省province | 省代码province_code | 地级市city | 市代码city_code | 县区county | 县代码county_code | 行政区划代码region_code | 合同编号contract_no | 电子监管号supervision_no | 项目名称project_name | 行业分类industry | 土地级别land_grade | 宗地编号parcel_no | 土地坐落address | 供地方式supply_method | 供地面积supply_area | 土地用途land_use | 出让年限lease_years | 成交价格deal_amount | 投资强度investment_intensity | 建筑面积building_area | 最大建筑密度max_building_density | 最小容积率min_plot_ratio | 最大容积率max_plot_ratio | 最小绿化率min_green_ratio | 最大建筑高度max_building_height | 批准文号approval_no | 批准机关approval_authority | 土地使用权人land_user | 最小建筑密度min_building_density | 最大绿化率max_green_ratio | 最小建筑高度min_building_height | 项目序号project_seq | 土地来源land_source | 约定交地时间agreed_handover_date | 约定动工时间agreed_start_date | 约定竣工时间agreed_completion_date | 实际交地时间actual_handover_date | 实际动工时间actual_start_date | 实际交割时间actual_settlement_date | 合同签订日期contract_date | 批准日期approval_date | 纬度lat | 经度lng | 解析出的省geocoded_province | 解析出的省代码geocoded_province_code | 解析出的地级市geocoded_city | 解析出的市代码geocoded_city_code | 解析出的县区geocoded_county | 解析出的县代码geocoded_county_code | 市代码(现行)city_code_current | 县代码(现行)county_code_current | 解析出的县代码(现行)geocoded_county_code_current | 行政区划代码(现行)region_code_current | 行业分类代码industry_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000 | LCHaa1024bd-2e81-43b2-80ed-a7dbbb82a105 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 2 | 2000 | LCH398d4c1e-3bbd-4445-b8ca-df2a44ba9491 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 80.4208 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 3 | 2000 | 20E40633BA1E40E1B4D150EF30F5F8DF | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 忠县 | 500233 | 500233 | — | — | — | — | 五级 | — | 乌杨镇将锦路 | 协议出让 | — | 其他住房用地 | 70 | 0.5887 | — | — | — | — | — | — | — | — | 忠县人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-12-28 | — | 30.2080792619058 | 108.008729970282 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 忠县 | 500233 | 500000 | 500233 | 500233 | 500233 | — |
| 4 | 2000 | 70EC1765E5B54CAF8087C3ED8B8D1A71 | — | 浙江省 | 330000 | 宁波市 | 330200 | — | — | 330200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 公共设施用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-07-03 | — | 30.2697713424037 | 120.148090464103 | 浙江省 | 330000 | 杭州市 | 330100 | 西湖区 | 330106 | 330200 | — | 330106 | 330200 | — |
| 5 | 2000 | 9E281DDDA9A74391B8D3651F5469B443 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.432 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 29.9989575597193 | 108.112198255945 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 6 | 2000 | LCH10d4873f-1915-48e0-abe7-d159110955de | — | 湖南省 | 430000 | 衡阳市 | 430400 | — | — | 430400 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-06-14 | — | 28.1158381706561 | 112.978234446113 | 湖南省 | 430000 | 长沙市 | 430100 | 天心区 | 430103 | 430400 | — | 430103 | 430400 | — |
| 7 | 2000 | LCHd34635d7-6e21-41b1-b47b-c187592075d1 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 36.904 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 8 | 2000 | 7C0824F8A7224329B838019DD9D33D05 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 璧山区 | 500120 | 500227 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 璧城工业区 | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | 50 | 0.8158 | — | — | — | — | — | — | — | — | 璧山县人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-09-25 | — | 29.5947202316208 | 106.223535969365 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 璧山区 | 500120 | 500000 | 500120 | 500120 | 500120 | — |
| 9 | 2000 | LCHd6feb660-7c63-4fd6-b3d6-917464c03a8c | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 10 | 2000 | CDB38974B850495F9B6ECCA5AE7B7CA7 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.585 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 29.9989575597193 | 108.112198255945 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 11 | 2000 | e751998e-ea76-483b-80c1-2ea4623093cd | — | 福建省 | 350000 | 福州市 | 350100 | 马尾区 | 350105 | 350105 | — | 3501052000B00041 | 福建新大陆科技集团有限公司CDMA系统直放站 | 科技交流和推广服务业 | 四级 | 快安延伸区新大陆科技集团有限公司 | 福州市经济技术开发区快安延伸区 | 协议出让 | 9.2012 | 工业用地 | 50 | 2446 | 1823.7839 | 15.0502 | — | 1.63 | — | 35.7 | — | 榕政地〔2002〕093号 | 福州市 | 福建新大陆科技集团有限公司 | 34.5 | — | 0 | 4 | 新增建设用地 | 2000-07-20 | 2002-04-30 | 2003-04-30 | — | — | — | 2000-04-20 | 2002-04-16 | 26.0317676168189 | 119.412952196801 | 福建省 | 350000 | 福州市 | 350100 | 马尾区 | 350105 | 350100 | 350105 | 350105 | 350105 | — |
| 12 | 2000 | 90CEA15FE4134C89822E53CFC364C052 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 荣昌区 | 500153 | 500226 | — | — | — | — | 十一级 | — | 峰高镇政府 | 协议出让 | — | 经济适用住房用地 | 50 | 13.31 | — | — | — | — | — | — | — | — | 荣昌县国土资源局 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-04-24 | — | 29.4283526372896 | 105.676669882397 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 荣昌区 | 500153 | 500000 | 500153 | 500153 | 500153 | — |
| 13 | 2000 | 9ABDFFA98E12455F97CDF8CAD4177A2C | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500118 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 望城北路I38号地块 | 协议出让 | — | 其他普通商品住房用地 | 50 | 21 | — | — | — | — | — | — | — | — | 永川市人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-07-28 | — | 29.3563388594701 | 105.904169042241 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500000 | 500118 | 500118 | 500118 | — |
| 14 | 2000 | LCH7b6a3086-831e-44fe-9599-f5eafc947d8b | — | 江苏省 | 320000 | 无锡市 | 320200 | — | — | 320200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-28 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320200 | — | 320106 | 320200 | — |
| 15 | 2000 | LCHb31b2dd2-8119-48c9-ad1e-1cddb0dec2cf | — | 湖北省 | 420000 | 黄石市 | 420200 | — | — | 420200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 公共管理与公共服务用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-06-13 | — | 30.5488565330444 | 114.336362954949 | 湖北省 | 420000 | 武汉市 | 420100 | 武昌区 | 420106 | 420200 | — | 420106 | 420200 | — |
| 16 | 2000 | LCH9c48a909-5d75-4227-98d4-4a7933280159 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 17 | 2000 | 22EBCAD1155D4555B5296154A3035711 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.195 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 30.0034667969238 | 108.137106968479 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 18 | 2000 | 6D949A878D60476BB9521E0316335B24 | — | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | — | — | 210100 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 沈阳市大东区望花北路与生产路交叉口东南角 | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | 沈阳市人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-07-06 | — | 41.8667246230168 | 123.479382951172 | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | 大东区 | 210104 | 210100 | — | 210104 | 210100 | — |
| 19 | 2000 | AD52CA289C0D43EC90A658121D9D0D6F | — | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | — | — | 210100 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 沈阳市大东区联合路190号 | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | 沈阳市人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-01-06 | — | 41.829515870605 | 123.486139612008 | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | 大东区 | 210104 | 210100 | — | 210104 | 210100 | — |
| 20 | 2000 | F3E2EF3DC25E465DA9D7FFCAE71720D1 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500118 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 汇龙大道二转盘东南侧 | 协议出让 | — | 其他普通商品住房用地 | 50 | 46.3144 | — | — | — | — | — | — | — | — | 永川市人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-01-27 | — | 29.3611253522013 | 105.916470522054 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500000 | 500118 | 500118 | 500118 | — |
03版本
每次发布,都留记录
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版本 v12026/11/12 发布
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04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到地区、行业,另有 1 条登记的关联,能和不少于 167 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 国民经济行业大类 + 城市 + 区县 + 省份 + 年份 能连
4 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 微信公众号企业工商企业主体 · 82.2 万 行 · 连接字段 industry_code、county_code、province、city_code、est_date按国民经济行业大类对上本数据集 2,259,254 行(64%)
- 上市公司数字普惠金融企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 industry_code_2、city_code、province、county_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司政府采购合同工程项目 · 19 万 行 · 连接字段 company_industry_code_2、buyer_city_code、contract_date、region_code、buyer_province按国民经济行业大类对上本数据集 1,819,531 行(51%)
- 保险机构监管处罚记录司法监管 · 2.6 万 行 · 连接字段 county_code、province、city_code、industry_division_code、disclosure_date按国民经济行业大类对上本数据集 373 行(不到 1%)
按 城市 + 区县 + 省份 + 年份 能连
38 个数据集 · 本数据集 3,457,081 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、region_code、year按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 county_code、year、city_code、province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 county_code、city_code、approve_date、province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 province、city_code、region_code、year按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 region_code、province、year、county_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、city_code、division_year、province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、division_year、city_code、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 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、county_code按城市对上本数据集 3,441,207 行(97%)
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 province_name、city_code_2、year、county_code_2按城市对上本数据集 3,441,207 行(97%)
- 全国县市区碳排放区域底数 · 5.7 万 行 · 连接字段 city_code、year、province、county_code按城市对上本数据集 3,441,182 行(97%)
- 全国医院名录医疗药械 · 4.6 万 行 · 连接字段 city_code、province、founded_year、county_code按城市对上本数据集 3,440,022 行(97%)
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 province、city_code、region_code、layer_year按城市对上本数据集 3,440,022 行(97%)
按 国民经济行业大类 + 城市 + 省份 + 年份 能连
7 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 上市公司绿色信贷匹配企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 province、city_code、industry_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,403 行(56%)
- 上市公司数字化与绿色创新企业主体 · 5 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2、city_code_2、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 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、province、city_code_2、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司ESG与就业指标企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 province、year、city_code_2、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司ESG同群效应企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province、year、city_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司ESG与财务企业主体 · 3.9 万 行 · 连接字段 city_code_2、year、province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 央企基本信息企业主体 · 1,867 行 · 连接字段 stat_date、industry_code、city_code、province_code按国民经济行业大类对上本数据集 458,616 行(13%)
按 国民经济行业大类 + 区县 + 省份 + 年份 能连
5 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 上市公司专利创新绩效企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 industry_code_2、year、county_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,403 行(56%)
- 上市公司托宾Q值企业主体 · 5.1 万 行 · 连接字段 county_code、year、industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 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、county_code、year、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司对外投资企业主体 · 2.1 万 行 · 连接字段 province、county_code、industry_code_2、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行(55%)
- 上市公司供应链上下游企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 province、year、region_code、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,965,108 行(55%)
按 国民经济行业大类 + 城市 + 区县 + 年份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 城市 + 省份 + 年份 能连
137 个数据集 · 本数据集 3,457,081 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 origin_city_code、month、origin_province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 year、origin_city_code、origin_province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 province、date、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 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 3,456,862 行(98%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 city_code、date、province_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 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 3,456,862 行(98%)
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 地级市银行网点统计区域底数 · 5,888 行 · 连接字段 region_code、year、province按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 census_year、province_code、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 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 3,454,800 行(98%)
按 区县 + 省份 + 年份 能连
60 个数据集 · 本数据集 2,822,272 行有区县- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,818,201 行(80%)
- 县级土地利用构成区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 2,818,201 行(80%)
- 区县人口分布(格网汇总)区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,818,201 行(80%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、issue_date、province按区县对上本数据集 2,817,177 行(80%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 county_code、taobao_village_year、province_code按区县对上本数据集 2,816,863 行(80%)
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 region_code、first_year、province按区县对上本数据集 2,816,438 行(80%)
- 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 2,816,239 行(80%)
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,816,114 行(80%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 adcode、page_publish_time、pname按区县对上本数据集 2,815,141 行(80%)
- 县域数字普惠金融指数区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按区县对上本数据集 2,813,908 行(80%)
- 县域开通微博企业数(按成立年份)区域底数 · 4.6 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按区县对上本数据集 2,803,873 行(79%)
- 县域金融机构变动统计区域底数 · 5.3 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,800,157 行(79%)
按 城市 + 区县 + 省份 能连
14 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 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、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行(98%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 city_code、province、county_code按城市对上本数据集 3,440,022 行(97%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 city_code、province_code、region_code按城市对上本数据集 3,429,104 行(97%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,425,994 行(97%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 city_code、village_code、province_code按城市对上本数据集 3,301,904 行(94%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 county_code、city_code、province按城市对上本数据集 3,287,500 行(93%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,270,249 行(93%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 county_code、city_code、province按城市对上本数据集 3,165,552 行(90%)
- 全国区县书院数量区域底数 · 1,392 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,005,563 行(85%)
- 区县代码匹配表区域底数 · 162 行 · 连接字段 region_code、province_name、city_code按城市对上本数据集 1,437,666 行(40%)
- 区县建筑轮廓汇总区域底数 · 391 行 · 连接字段 region_code、city_code、province按城市对上本数据集 1,170,844 行(33%)
按 城市 + 区县 + 年份 能连
5 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,413,635 行(97%)
- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code_adj、city_code、year按城市对上本数据集 3,308,917 行(94%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 address_city_code、application_date、address_county_code按城市对上本数据集 2,874,149 行(81%)
- 上市公司产学研合作专利企业主体 · 1.4 万 行 · 连接字段 city_code、year、county_code按城市对上本数据集 2,375,568 行(67%)
- 长三角养老机构名录建筑设施 · 8,462 行 · 连接字段 established_date、address_city_code、county_code按城市对上本数据集 630,471 行(17%)
按 国民经济行业大类 + 省份 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 国民经济行业大类 + 区县 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 省份 + 年份 能连
320 个数据集 · 本数据集 3,480,872 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 3,480,872 行(99%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,872 行(99%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 劳动统计年鉴省级指标区域底数 · 60.3 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 第三产业统计年鉴省级指标区域底数 · 54.7 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 分地区高技术产业统计区域底数 · 35.3 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 专精特新企业认定情况企业主体 · 27.7 万 行 · 连接字段 province、identify_year按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 region_code、date按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
- 省级三农统计指标区域底数 · 26.8 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 3,480,872 行(99%)
按 城市 + 年份 能连
60 个数据集 · 本数据集 3,457,081 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 region_code、date按城市对上本数据集 3,453,852 行(98%)
- 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 3,440,022 行(97%)
- 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 3,440,022 行(97%)
- 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 3,440,022 行(97%)
- 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 3,440,022 行(97%)
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 city_code、start_year按城市对上本数据集 3,440,022 行(97%)
- 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 3,438,632 行(97%)
- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 3,436,516 行(97%)
- 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 3,432,024 行(97%)
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 3,318,627 行(94%)
- 地级市实际利用外资区域底数 · 7,529 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 3,289,695 行(93%)
- 城市间高铁连接状态交通运输 · 116.6 万 行 · 连接字段 year、city1_code按城市对上本数据集 3,228,841 行(91%)
按 城市 + 省份 能连
15 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 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 3,456,862 行(98%)
- 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 3,438,908 行(97%)
- 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 3,437,430 行(97%)
- 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 3,417,301 行(97%)
- 全国地级市道观数量区域底数 · 341 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,372,956 行(96%)
- 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 3,301,663 行(94%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 3,243,749 行(92%)
- 城市政商关系健康指数区域底数 · 292 行 · 连接字段 province、city_code_2按城市对上本数据集 3,142,264 行(89%)
- 地级市胡焕庸线位置区域底数 · 285 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 3,120,965 行(88%)
- 地级市海拔标准差区域底数 · 288 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 3,115,325 行(88%)
- 地级市儒家文化设施区域底数 · 293 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 3,071,885 行(87%)
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,046,897 行(86%)
按 国民经济行业大类 + 年份 能连
13 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 各行业绿色全要素生产率区域底数 · 1,620 行 · 连接字段 industry_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 2,118,981 行(60%)
- 上市公司全要素生产率(五种算法)企业主体 · 5.5 万 行 · 连接字段 year、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,030 行(56%)
- 上市公司碳强度企业主体 · 2,289 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,690,765 行(48%)
- 上市公司碳排放量企业主体 · 2,985 行 · 连接字段 industry_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,525,988 行(43%)
- 中央产业政策文本司法监管 · 152 行 · 连接字段 mentioned_industry_code、approval_date按国民经济行业大类对上本数据集 1,039,868 行(29%)
- 上市公司中央政策匹配企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 industry_code_b、year按国民经济行业大类对上本数据集 491,829 行(14%)
- 中国对一带一路国家分行业出口区域底数 · 1.8 万 行 · 连接字段 industry_code、month按国民经济行业大类对上本数据集 462,747 行(13%)
- 全国行业燃料碳排放明细区域底数 · 1,287 行 · 连接字段 industry_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 325,368 行(9.3%)
- 分行业二氧化碳排放量区域底数 · 1,386 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 322,198 行(9.2%)
- 工业分行业统计指标区域底数 · 7,707 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 308,479 行(8.8%)
- 中国自一带一路国家分行业进口区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 month、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 289,884 行(8.3%)
- 上市公司商道融绿ESG评级企业主体 · 5,746 行 · 连接字段 industry_wind_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 86,334 行(2.5%)
按 区县 + 年份 能连
10 个数据集 · 本数据集 2,822,272 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 old_code、valid_from按区县对上本数据集 2,816,869 行(80%)
- 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 2,806,550 行(79%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 2,796,087 行(79%)
- 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 2,679,136 行(76%)
- 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 2,458,522 行(70%)
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 county_code、commissioning_year按区县对上本数据集 1,632,850 行(46%)
- 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 974,367 行(27%)
- 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 757,081 行(21%)
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 745,967 行(21%)
- 城市和区县新冠疫情日度人口健康 · 53.3 万 行 · 连接字段 county_code、date按区县对上本数据集 328,826 行(9.4%)
按 城市 + 区县 能连
3 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市按 区县 + 省份 能连
3 个数据集 · 本数据集 2,822,272 行有区县按 国民经济行业大类 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 省份 能连
13 个数据集 · 本数据集 3,480,872 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 3,480,872 行(99%)
- 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 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,872 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 3,480,847 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 3,480,847 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 3,455,263 行(98%)
- 分省景区数量统计区域底数 · 136 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,377,808 行(96%)
- 高新区创新积分试点名单区域底数 · 133 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,298,019 行(93%)
- 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 3,193,421 行(90%)
按 区县 能连
9 个数据集 · 本数据集 2,822,272 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 2,806,265 行(79%)
- 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 2,795,225 行(79%)
- 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 2,794,922 行(79%)
- 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 2,728,969 行(77%)
- 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 2,680,970 行(76%)
- 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 2,517,907 行(71%)
- 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 1,640,726 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 1,452,640 行(41%)
- 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 1,351,224 行(38%)
按 城市 能连
7 个数据集 · 本数据集 3,457,081 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 3,453,326 行(98%)
- 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 3,140,243 行(89%)
- 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 3,133,711 行(89%)
- 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 3,120,986 行(88%)
- 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 3,120,986 行(88%)
- 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 3,069,956 行(87%)
- 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 650,072 行(18%)
只按年份能连:422 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
422 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
- 上市公司专利申请明细企业主体 · 224.2 万 行 · 连接字段 year
登记的关联
运营人员登记的关联,写明了按哪些字段、怎么连。已确认的由运营人员检查过。
- 加入联合查询:所在城市
全国土地出让记录的市代码,对上全国行政区划代码的行政区划代码。
连接条件1 对字段
本数据集全国行政区划代码- 市代码city_code=行政区划代码region_code
已确认置信度0.84可连接率 98.3%(本数据集的行)多对一
联合查询要求两个数据集都有授权,按连接后返回的行数扣点:基础 0.5 点,加上每 100 行 0.3 点。在语义图谱里看全部关联
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5
- 扩增得出
city_code_current由市代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
county_code_current由县代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。
来自字段扩增 - 扩增得出
industry_code由行业分类扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
region_code_current由行政区划代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录
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/land-transfer/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"supply_guid","op":"eq","value":"LCHaa1024bd-2e81-43b2-80ed-a7dbbb82a105"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 工程风险画像依赖 9 个数据集 · 一次对话约 0 点
看现场照片,查工程、降水、地形、施工单位和同类工程,给出工程险核保的风险画像。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-underwriting.zip 并解压,把里面的 engineering-underwriting 文件夹装进你自己的技能目录(不确定时装到 ~/.agents/skills/),然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 工程险展业线索依赖 2 个数据集 · 一次对话约 0 点
读一份合同公告,查同一个区县最近的工程合同和土地出让,按金额、施工时间和关系排序,交一份线索清单。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-prospecting.zip 并解压,把里面的 engineering-prospecting 文件夹装进你自己的技能目录(不确定时装到 ~/.agents/skills/),然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 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。