省级受教育年限与学历结构
一行代表一个省份在特定年份的受教育水平统计。覆盖全国31个省份，包含人均受教育年限和高等教育人数比例等核心指标。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签：健康险寿险时间跨度：1989–2020 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 1,028
- 字段
- 4
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
4 个字段，4 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 4 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 1,028 行计算。
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province | 人均受教育年限avg_years_education | 高等教育比例higher_edu_ratio |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1989 | 安徽 | 5.403965 | 0.010059121164899966 |
| 2 | 1989 | 北京 | 8.165597 | 0.10198451728895976 |
| 3 | 1989 | 福建 | 5.642183 | 0.014192438039058584 |
| 4 | 1989 | 甘肃 | 5.039192 | 0.012704037004182864 |
| 5 | 1989 | 广东 | 6.259111 | 0.013885193591751017 |
| 6 | 1989 | 广西 | 5.824307 | 0.00918423468841339 |
| 7 | 1989 | 贵州 | 4.818747 | 0.00895958875191009 |
| 8 | 1989 | 海南 | 6.071056 | 0.014389241456602786 |
| 9 | 1989 | 河北 | 6.090447 | 0.011012573226742968 |
| 10 | 1989 | 河南 | 6.00604 | 0.009763851026158002 |
| 11 | 1989 | 黑龙江 | 6.611368 | 0.02391085568360196 |
| 12 | 1989 | 湖北 | 6.083273 | 0.01806453549629333 |
| 13 | 1989 | 湖南 | 6.127116 | 0.013024359840716851 |
| 14 | 1989 | 吉林 | 6.750401 | 0.024200224127950653 |
| 15 | 1989 | 江苏 | 5.952957 | 0.016464354604322006 |
| 16 | 1989 | 江西 | 5.84436 | 0.011405858302779593 |
| 17 | 1989 | 辽宁 | 6.788159 | 0.028670380439072104 |
| 18 | 1989 | 内蒙古 | 6.239665 | 0.016671165051943843 |
| 19 | 1989 | 宁夏 | 5.53316 | 0.018617358405027463 |
| 20 | 1989 | 青海 | 4.52107 | 0.016926145831846078 |
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1,028 行 · 4 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 992 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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按省份对上本数据集 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 992 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
- 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 992 行（96%）
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-structure/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"安徽"}],"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。