
各省保费收入和保险密度
v1 生效中 · 2026/11/14 发布时间跨度:2016–2021 年数据出处 《中国保险年鉴》2017 至 2022 年版全国版的“各省、自治区、直辖市、计划单列市保险业务情况”表
- 记录
- 216
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- 17
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- 100%
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17 个字段,17 个没有空值
图片:Rose Galloway Green / 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 17 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 216 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省级行政区或计划单列市一年的保险业务:全部、财产险、人身险的保费收入(百万元)、同比增长和占比,保险密度(元)、保险深度(%)和保险金额(亿元)。按原表,大连、青岛、宁波、厦门、深圳 5 个计划单列市单独列出。2016 至 2021 年,每年 36 个地区。可用来比较各省的保险市场规模和结构。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 数据年份(年鉴版本年份减 1) | ||
| 地区region | 文本 | 原生 | 100% | 省级行政区或计划单列市(大连、青岛、宁波、厦门、深圳),按原表写法 | ||
| 保费收入premium_total | 小数 | 原生 | 100% | 全部业务的原保险保费收入,百万元 | ||
| 保费收入同比增长premium_total_yoy | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 财产险保费收入premium_pc | 小数 | 原生 | 100% | 百万元 | ||
| 财产险保费同比增长premium_pc_yoy | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 财产险占比pc_share | 小数 | 原生 | 100% | 财产险保费占这个地区保费的比例,% | ||
| 人身险保费收入premium_life | 小数 | 原生 | 100% | 百万元 | ||
| 人身险保费同比增长premium_life_yoy | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 人身险占比life_share | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 保险密度density_total | 小数 | 原生 | 100% | 人均保费,元 | ||
| 财产险密度density_pc | 小数 | 原生 | 100% | 元 | ||
| 人身险密度density_life | 小数 | 原生 | 100% | 元 | ||
| 保险深度depth_total | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 财产险深度depth_pc | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 人身险深度depth_life | 小数 | 原生 | 100% | % | ||
| 保险金额sum_insured | 小数 | 原生 | 100% | 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。
| # | 年份year | 地区region | 保费收入premium_total | 保费收入同比增长premium_total_yoy | 财产险保费收入premium_pc | 财产险保费同比增长premium_pc_yoy | 财产险占比pc_share | 人身险保费收入premium_life | 人身险保费同比增长premium_life_yoy | 人身险占比life_share | 保险密度density_total | 财产险密度density_pc | 人身险密度density_life | 保险深度depth_total | 财产险深度depth_pc | 人身险深度depth_life | 保险金额sum_insured |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2016 | 北京市 | 183427.63 | 31.35 | 36927.88 | 8.61 | 20.13 | 146499.75 | 38.67 | 79.87 | 8441.6 | 1699.47 | 6742.13 | 7.36 | 1.48 | 5.88 | 2350000 |
| 2 | 2016 | 天津市 | 52948.69 | 32.92 | 12755.94 | 6.05 | 24.09 | 40192.75 | 44.55 | 75.91 | 3389.54 | 816.58 | 2572.96 | 2.96 | 0.71 | 2.25 | 155543.42 |
| 3 | 2016 | 河北省 | 149526.7 | 28.6 | 44213.1 | 10.7 | 5.1 | 105313.6 | 37.9 | 4.7 | 2007.75 | 593.67 | 1414.08 | 4.7 | 1.39 | 3.31 | 423356.18 |
| 4 | 2016 | 山西省 | 70007.55 | 19.41 | 17386.53 | 9.08 | 24.84 | 52621.03 | 23.26 | 75.16 | 1901.53 | 472.25 | 1429.28 | 5.36 | 1.33 | 4.03 | 145684.67 |
| 5 | 2016 | 内蒙古 | 48687.44 | 23.11 | 16273.3 | 9.01 | 33.42 | 32414.14 | 31.66 | 66.58 | 1931.94 | 645.73 | 1286.21 | 2.61 | 0.87 | 1.74 | 138953.29 |
| 6 | 2016 | 辽宁省 | 97943.71 | 38.91 | 35772.16 | 70.61 | 36.52 | 62171.55 | 25.49 | 63.48 | 2615.77 | 955.36 | 1660.41 | 5.95 | 2.17 | 3.78 | 218174.41 |
| 7 | 2016 | 吉林省 | 55711.84 | 29.17 | 13322.76 | 10.5 | 23.91 | 42389.08 | 36.41 | 76.09 | 2105.92 | 503.6 | 1602.31 | 3.74 | 0.89 | 2.85 | 124639.08 |
| 8 | 2016 | 黑龙江省 | 68552.38 | 15.84 | 14890.48 | 11.48 | 21.72 | 53661.9 | 17.12 | 78.28 | 1881.47 | 408.68 | 1472.79 | 4.31 | 0.94 | 3.37 | 81775.09 |
| 9 | 2016 | 上海市 | 152925.81 | 35.91 | 37115.07 | 4.43 | 24.27 | 115810.74 | 50.45 | 75.73 | 6320.03 | 1533.87 | 4786.16 | 5.57 | 1.35 | 4.22 | 3086640 |
| 10 | 2016 | 江苏省 | 269024.16 | 35.19 | 73343 | 9.11 | 27.26 | 195681.16 | 48.5 | 72.74 | 3363.39 | 916.95 | 2446.44 | 3.54 | 0.96 | 2.57 | 906484.86 |
| 11 | 2016 | 浙江省 | 152731.81 | 26.53 | 56934.69 | 8.36 | 37.28 | 95797.12 | 40.54 | 62.72 | 3180.26 | 1185.52 | 1994.74 | 4.02 | 1.5 | 2.52 | 1658851.87 |
| 12 | 2016 | 安徽省 | 87251.58 | 24.84 | 31170.85 | 14.03 | 35.73 | 56080.73 | 31.78 | 64.27 | 1408.28 | 503.11 | 905.17 | 3.69 | 1.32 | 2.37 | 386067.94 |
| 13 | 2016 | 福建省 | 75499.6 | 19.61 | 21112.56 | 5.95 | 27.96 | 54387.05 | 25.9 | 72.04 | 2168.28 | 606.33 | 1561.95 | 3.05 | 0.85 | 2.2 | 248912.91 |
| 14 | 2016 | 江西省 | 60870.9 | 19.72 | 18364.65 | 13.35 | 30.17 | 42506.25 | 22.7 | 69.83 | 1325.5 | 399.9 | 925.6 | 3.31 | 1 | 2.31 | 254562.16 |
| 15 | 2016 | 山东省 | 196628.76 | 27.48 | 52032.61 | 9.93 | 26.46 | 144596.15 | 35.26 | 73.54 | 2179.62 | 576.78 | 1602.84 | 3.44 | 0.91 | 2.53 | 503691.57 |
| 16 | 2016 | 河南省 | 155514.71 | 24.54 | 37295.35 | 16.49 | 23.98 | 118219.35 | 27.31 | 76.02 | 1631.5 | 391.26 | 1240.24 | 3.87 | 0.93 | 2.94 | 519515.4 |
| 17 | 2016 | 湖北省 | 104450.27 | 24.21 | 26018.99 | 9.65 | 24.91 | 78431.28 | 29.93 | 75.09 | 1740.12 | 433.47 | 1306.65 | 3.09 | 0.77 | 2.32 | 289452.27 |
| 18 | 2016 | 湖南省 | 88646.07 | 24.47 | 27304.74 | 12.27 | 30.28 | 61341.33 | 30.8 | 69.2 | 1299.41 | 400.24 | 899.17 | 2.84 | 0.87 | 1.96 | 453496.9 |
| 19 | 2016 | 广东省 | 298576.68 | 37.56 | 70822.55 | 5.85 | 23.72 | 227754.12 | 51.7 | 76.28 | 3044.17 | 722.08 | 2322.09 | 5.6 | 1.33 | 4.27 | 874942.73 |
| 20 | 2016 | 广西 | 46917.38 | 21.63 | 16571.34 | 12.62 | 35.32 | 30346.05 | 27.18 | 64.68 | 969.77 | 342.52 | 627.24 | 2.57 | 0.91 | 1.66 | 320431.44 |
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216 行 · 17 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
这个数据集还没有关联。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。
只按年份能连:1,085 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
1,085 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
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 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
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 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
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 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
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
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-insurance-premium/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region","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。