
省级年度审计统计
一行代表一个省份在某一年的审计工作汇总数据。
v1 生效中 · 2026/11/12 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2009–2022 年数据出处 中国审计年鉴
- 记录
- 420
- 字段
- 13
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
13 个字段,11 个没有空值
图片:Marco Montero Pisani / Unsplash,Unsplash License(在新窗口打开图片的原始页面)
01字段
字段来源,逐一标明
共 13 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 420 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在某一年的审计工作汇总数据。覆盖全国31个省份,主要包含审计单位数、查出问题金额、处理处罚金额及移送处理情况等指标。可用于评估区域合规风险水平、政府监管力度及企业面临的审计处罚风险。
| 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% | — | ||
| 省份名称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% | — | ||
| 审计单位数audit_unit_count含义:个数(个) | 整数 | 原生 | 100% | 个 | ||
| 查出问题金额problem_amount含义:金额(万元) | 小数 | 原生 | 100% | 万元 | ||
| 处理处罚金额penalty_amount含义:金额(万元) | 小数 | 原生 | 100% | 万元 | ||
| 移送事项数transfer_case_count含义:个数(件) | 整数 | 原生 | 100% | 件 | ||
| 移送人员数transfer_person_count含义:人数(人) | 整数 | 原生 | 99% | 人 | ||
| 移送处理金额transfer_amount含义:金额(万元) | 小数 | 原生 | 100% | 万元 | ||
| 整改资金rectification_amount含义:金额(万元) | 小数 | 原生 | 100% | 万元 | ||
| 落实事项数transfer_done_case_count含义:个数(件) | 整数 | 原生 | 100% | 件 | ||
| 落实人员数transfer_done_person_count含义:人数(人) | 整数 | 原生 | 97% | 人 | ||
| 提出建议数suggestion_count含义:个数(个) | 整数 | 原生 | 100% | 条 | ||
| 采纳建议数adopted_suggestion_count含义:个数(个) | 整数 | 原生 | 100% | 条 |
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 | 省份名称province | 审计单位数audit_unit_count | 查出问题金额problem_amount | 处理处罚金额penalty_amount | 移送事项数transfer_case_count | 移送人员数transfer_person_count | 移送处理金额transfer_amount | 整改资金rectification_amount | 落实事项数transfer_done_case_count | 落实人员数transfer_done_person_count | 提出建议数suggestion_count | 采纳建议数adopted_suggestion_count |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2009 | 北京 | 823 | 6025439 | 61721 | 5 | 0 | 15208 | 52300 | 2 | 0 | 1347 | 847 |
| 2 | 2010 | 北京 | 837 | 18843696 | 175134 | 15 | 13 | 9837 | 179743 | 3 | 0 | 1713 | 1009 |
| 3 | 2011 | 北京 | 762 | 9972872 | 364095 | 13 | 129 | 85873 | 392708 | 3 | 123 | 1511 | 942 |
| 4 | 2012 | 北京 | 824 | 9247753 | 1470353 | 13 | 8 | 24389 | 1679033 | 9 | 14 | 2076 | 1116 |
| 5 | 2013 | 北京 | 869 | 83520227 | 562393 | 5 | 2 | 1077 | 1112543 | 2 | 2 | 2154 | 1460 |
| 6 | 2014 | 北京 | 784 | 38478977.1 | 285439.09 | 11 | 0 | 37427.53 | 708541.93 | 3 | 1 | 2695 | 1914 |
| 7 | 2015 | 北京 | 752 | 24590894.18 | 404852.27 | 16 | 217 | 6616.58 | 1359261.47 | 1 | — | 1797 | 1169 |
| 8 | 2016 | 北京 | 815 | 21580696 | 510474 | 91 | 5 | 1777479 | 3858619 | 9 | 5 | 2673 | 2003 |
| 9 | 2017 | 北京 | 927 | 21127224.11 | 591380 | 58 | 199 | 186463.19 | 2850801.57 | 5 | 6 | 3264 | 2186 |
| 10 | 2018 | 北京 | 996 | 39945454 | 629713 | 132 | 100 | 261345 | 6234572 | 27 | — | 3130 | 2674 |
| 11 | 2019 | 北京 | 1315 | 17805234.01 | 1018729.9 | 119 | 148 | 219831.4 | 3937295.14 | 17 | 8 | 3990 | 3388 |
| 12 | 2020 | 北京 | 1371 | 17729904.47 | 828233.42 | 50 | 23 | 123416.01 | 4737590.97 | 5 | 8 | 4306 | 3566 |
| 13 | 2021 | 北京 | 1493 | 25785462.43 | 459322.25 | 92 | 14 | 65617.48 | 4957387.33 | 4 | 2 | 5678 | 4738 |
| 14 | 2022 | 北京 | 1049 | 25108029.39 | 626492.68 | 126 | 16 | 440052.43 | 10263671.33 | 7 | 32 | 3648 | 3360 |
| 15 | 2009 | 天津 | 563 | 3100939 | 121438 | 0 | 0 | 0 | 485198 | 0 | 0 | 785 | 396 |
| 16 | 2010 | 天津 | 538 | 2354240 | 70253 | 3 | 3 | 548 | 43545 | 1 | 0 | 658 | 345 |
| 17 | 2011 | 天津 | 554 | 6919514 | 832284 | 3 | 0 | 1500 | 121260 | 0 | 0 | 866 | 412 |
| 18 | 2012 | 天津 | 508 | 6418784 | 526621 | 3 | — | 4075 | 670439 | 3 | — | 1039 | 714 |
| 19 | 2013 | 天津 | 410 | 6750796 | 480886 | 18 | — | 154833 | 403557 | 17 | — | 809 | 525 |
| 20 | 2014 | 天津 | 421 | 9827902.54 | 1090995.29 | 19 | 6 | 86088.08 | 1000612.14 | 8 | 2 | 822 | 469 |
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 v12026/11/12 发布
生效中420 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 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 420 行有省份- 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 province_code、year按省份对上本数据集 420 行(100%)
- 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 420 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 420 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 420 行(100%)
- 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 420 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 420 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province、month按省份对上本数据集 420 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province、reg_date按省份对上本数据集 420 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 420 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 420 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 420 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 420 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 420 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 420 行(100%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 420 行(100%)
- 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 420 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 420 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 420 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 420 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 420 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 420 行(100%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 420 行(100%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 420 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 420 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 420 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/province-audit-statistics/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"北京"}],"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。