省级教育统计指标
一行是一个省一年的一项教育统计指标，共近 3500 项指标。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签：责任险健康险时间跨度：2000–2023 年数据出处 教育部《中国教育统计年鉴》
- 记录
- 145.4 万
- 字段
- 5
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
5 个字段，5 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 5 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 1,454,311 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省一年的一项教育统计指标，共近 3500 项指标。指标按高等教育、中等职业教育、普通高中、初中、小学、学前教育、特殊教育分类，包括学校数、学生数、教职工数和办学条件，指标名称的括号里写了单位。覆盖 31 个省级地区，各指标覆盖的年份不同，只用原始值，没有用插值和填补的版本。用来估计各省的学生和学校规模，给学平险、校方责任险的承保规模估计做参考。
| 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 | 100% | 6 位代码 | ||
| 省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% | — | ||
| 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% | — | ||
| 指标indicator含义：文字说明 | 文本 | 原生 | 100% | 指标名称，括号里是单位。原表有 76 个名称重复出现（303 列，数值不同），分不清，没有收 | ||
| 数值value | 小数 | 原生 | 100% | 单位见指标名称 |
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。
| # | 行政区划代码region_code | 省province | 年份year | 指标indicator | 数值value |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校数-普通高等学校数(所) | 58 |
| 2 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校数-成人高等学校数(所) | 49 |
| 3 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校数-成人高等学校数-中央部门成人高等学校数(所) | 14 |
| 4 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-毕(结)业生数(人) | 51931 |
| 5 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-毕业生数-女毕(结)业生数(人) | 21898 |
| 6 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-招生数(人) | 97736 |
| 7 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-招生数-女招生数(人) | 44066 |
| 8 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-在校生数(人) | 280282 |
| 9 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-普通本、专科学生数-在校生数-女在校生数(人) | 121986 |
| 10 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-毕(结)业生数(人) | 21562 |
| 11 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-毕业生数-本科毕(结)业生数(人) | 1899 |
| 12 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-毕业生数-专科毕(结)业生数(人) | 19663 |
| 13 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-招生数(人) | 23095 |
| 14 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-招生数-本科招生数(人) | 2991 |
| 15 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-招生数-专科招生数(人) | 20104 |
| 16 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-在校生数(人) | 61723 |
| 17 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-在校生数-本科在校生数(人) | 7865 |
| 18 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-在校生数-专科在校生数(人) | 53858 |
| 19 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-预计毕业生数(人) | 22701 |
| 20 | 110000 | 北京市 | 2000 | 高等教育-高等教育学校学生数-成人本、专科学生数-预计毕业生数-本科预计毕业生数(人) | 2178 |
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1,454,311 行 · 5 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 1,454,311 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 year、province_code按省份对上本数据集 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 行（100%）
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 1,454,311 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 taobao_village_year、province_code按省份对上本数据集 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 行（100%）
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 行（100%）
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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 1,454,311 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-education-indicators/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"110000"}],"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。