
分省汽车月度产量
一行是一个省一个月的汽车产量的一项数:当月产量、累计产量(万辆),或当月、累计的同比增速(%)。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布时间跨度:2002 年 4 月–2022 年 12 月数据出处 国家统计局,经通联数据(Datayes)整理
- 记录
- 2.4 万
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
7 个字段,7 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 7 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 23,554 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省一个月的汽车产量的一项数:当月产量、累计产量(万辆),或当月、累计的同比增速(%)。覆盖 28 个有汽车生产的省级行政区,2002 年 4 月至 2022 年 12 月。是所有汽车的产量,不只是新能源汽车。可用来看各地汽车产业的规模和变化。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 月份date规律 1:月份的字段规律字段规律:date_year由月份扩增得出。键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 月末日期 | ||
| 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% | 省级行政区简称 | ||
| 口径measure | 文本 | 原生 | 100% | 当月值、累计值、当月同比、累计同比 | ||
| 单位unit | 文本 | 原生 | 100% | 万辆或 % | ||
| 原始来源source | 文本 | 原生 | 100% | 原表写的来源 | ||
| 数值value | 小数 | 原生 | 100% | 按单位一列 | ||
| 月份年份date_year规律 1:月份年份的字段规律字段规律:date_year由月份扩增得出。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:月份年份 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 从月份算出的年份 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 月份date | 省份province | 口径measure | 单位unit | 原始来源source | 数值value | 月份年份date_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2022-12-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 6.4725 | 2022 |
| 2 | 2022-11-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 8.9344 | 2022 |
| 3 | 2022-10-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 7.7532 | 2022 |
| 4 | 2022-09-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 7.9594 | 2022 |
| 5 | 2022-08-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 8.0371 | 2022 |
| 6 | 2022-07-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 8.7367 | 2022 |
| 7 | 2022-06-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 8.0838 | 2022 |
| 8 | 2022-05-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 5.5984 | 2022 |
| 9 | 2022-04-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 2.1609 | 2022 |
| 10 | 2022-03-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 9.051 | 2022 |
| 11 | 2021-12-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 9.6348 | 2021 |
| 12 | 2021-11-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 11.353 | 2021 |
| 13 | 2021-10-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 9.0296 | 2021 |
| 14 | 2021-09-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 8.6565 | 2021 |
| 15 | 2021-08-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 7.9243 | 2021 |
| 16 | 2021-07-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 9.9445 | 2021 |
| 17 | 2021-06-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 11.5501 | 2021 |
| 18 | 2021-05-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 12.7903 | 2021 |
| 19 | 2021-04-30 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 14.5053 | 2021 |
| 20 | 2021-03-31 | 北京 | 当月值 | 万辆 | 国家统计局 | 16.2022 | 2021 |
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23,554 行 · 7 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 23,554 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 23,554 行(100%)
- 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 23,554 行(100%)
- 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,554 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,554 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 23,554 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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 23,554 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。
本数据集内1
- 扩增得出
date_year由月份扩增得出。
来自字段扩增分省汽车月度产量分省汽车月度产量
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-auto-production-monthly/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。