
- 记录
- 510
- 字段
- 11
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 92.5%
- 字段完整度
11 个字段,2 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 11 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 510 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省一年的税收总额,以及资源税、环境保护税、城建税、城镇土地使用税、车船税、耕地占用税、消费税、车辆购置税这些和环境、资源有关的税种,单位亿元。覆盖 30 个省级行政区,2007 至 2023 年。可用来看地方财政对资源和环境税的依赖。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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% | — | ||
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 税收总额total_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 全部税收,不是表里各税种的和,亿元 | ||
| 资源税resource_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 单位:亿元 | ||
| 环保税env_tax_amount | 小数 | 原生 | 77% | 单位:亿元 原表列名:环境保护税 | ||
| 城建税urban_construction_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 单位:亿元 原表列名:城市维护建设税 | ||
| 土地使用税land_use_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 单位:亿元 原表列名:城镇土地使用税 | ||
| 车船税vehicle_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 单位:亿元 | ||
| 耕地占用税farmland_occupation_tax_amount | 小数 | 原生 | 94% | 单位:亿元 | ||
| 消费税consumption_tax_amount | 小数 | 原生 | 88% | 单位:亿元 | ||
| 车辆购置税vehicle_purchase_tax_amount | 小数 | 原生 | 88% | 单位:亿元 |
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。
| # | 省份province | 年份year | 税收总额total_tax_amount | 资源税resource_tax_amount | 环保税env_tax_amount | 城建税urban_construction_tax_amount | 土地使用税land_use_tax_amount | 车船税vehicle_tax_amount | 耕地占用税farmland_occupation_tax_amount | 消费税consumption_tax_amount | 车辆购置税vehicle_purchase_tax_amount |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北京市 | 2007 | 1435.6708 | 0.3146 | 0.80761 | 56.6323 | 14.6499 | 8.17 | 1.3045 | 48.4823 | 58.706 |
| 2 | 北京市 | 2008 | 1775.5757 | 0.3624 | 0.41845 | 63.947 | 15.4399 | 10.23 | 1.3541 | 52.0391 | 73.9588 |
| 3 | 北京市 | 2009 | 1913.9702 | 0.4171 | 0.31047 | 71.2794 | 15.753 | 10.99 | 11.4108 | 117.9182 | 80.3642 |
| 4 | 北京市 | 2010 | 2251.5896 | 0.3665 | 0.28486 | 80.0033 | 16.1283 | 14.92 | 10.1853 | 145.3475 | 128.2973 |
| 5 | 北京市 | 2011 | 2854.63 | 0.34 | 0.3103 | 145.65 | 16.07 | 18.58 | 11.57 | 163.2649 | 86.7849 |
| 6 | 北京市 | 2012 | 3124.7503 | 0.8033 | 0.3146 | 160.3445 | 16.2569 | 22.29 | 10.2719 | 177.8957 | 114.9281 |
| 7 | 北京市 | 2013 | 3514.5169 | 0.8237 | 2.4725 | 177.4052 | 16.339 | 25.82 | 8.9964 | 201.9165 | 119.8731 |
| 8 | 北京市 | 2014 | 3861.29 | 0.78 | 2.5611 | 187.24 | 17.76 | 27.72 | 4.69 | 210.0149 | 118.4735 |
| 9 | 北京市 | 2015 | 4263.91 | 0.91 | — | 204.36 | 17.88 | 25.27 | 4.54 | 248.5738 | 113.9578 |
| 10 | 北京市 | 2016 | 4452.97 | 0.75 | — | 221.64 | 19.18 | 32.44 | 3.34 | 242.119 | 108.9346 |
| 11 | 北京市 | 2017 | 4676.6807 | 1.0812 | — | 225.407 | 19.9185 | 33.099 | 2.7198 | 239.7318 | 124.3678 |
| 12 | 北京市 | 2018 | 4988.8302 | 27.2254 | 4.4767 | 245.5792 | 19.6511 | 31.2316 | 2.8182 | 195.7007 | 113.8475 |
| 13 | 北京市 | 2019 | 4822.9802 | 32.6319 | 9.6006 | 234.9845 | 20.0291 | 32.9174 | 3.2312 | 247.0212 | 111.3502 |
| 14 | 北京市 | 2020 | 4643.87 | 29.64 | 9.44 | 222.05 | 18.51 | 34.21 | 2.88 | 228.1662 | 97.1422 |
| 15 | 北京市 | 2021 | 5164.6447 | 31.2767 | 10.4778 | 245.6117 | 18.9314 | 33.335 | 4.5201 | 243.5115 | 100.1886 |
| 16 | 北京市 | 2022 | 4867.0714 | 32.334 | 9.7881 | 217.6933 | 18.7029 | 34.2164 | 2.7419 | — | — |
| 17 | 北京市 | 2023 | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 18 | 天津市 | 2007 | 438.3644 | 0.5765 | 2.46147 | 23.3306 | 5.499 | 1.26 | 1.2689 | 108.122 | 15.9796 |
| 19 | 天津市 | 2008 | 546.2605 | 0.7554 | 1.65456 | 26.0574 | 10.4238 | 3.73 | 1.7953 | 146.7808 | 18.6559 |
| 20 | 天津市 | 2009 | 614.2718 | 0.6877 | 1.736 | 28.7017 | 11.1642 | 3.41 | 12.7789 | 218.4359 | 19.5214 |
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510 行 · 11 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 510 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 510 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 510 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 510 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 510 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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-green-tax-revenue/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"北京市"}],"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。