
- 记录
- 33
- 字段
- 33
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 99.4%
- 字段完整度
33 个字段,31 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 33 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 33 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份与其他省份的空间邻接关系。覆盖中国各省级行政区,包含基于地理相邻规则构建的二进制权重矩阵。用于宏观层面的区域风险相关性分析或空间计量模型构建。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份IDprovince_id | 整数 | 原生 | 91% | 原表列名:1 | ||
| 省份名称province_name键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 91% | 表头显示为'上海市',但数据行为'云南省'等,推测此列为当前行的省份名称 | ||
| 权重_0weight_0 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0 | ||
| 权重_0.1weight_0_1 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.1 | ||
| 权重_0.2weight_0_2 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.2 | ||
| 权重_0.3weight_0_3 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.3 | ||
| 权重_0.4weight_0_4 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.4 | ||
| 权重_0.5weight_0_5 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.5 | ||
| 权重_0.6weight_0_6 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.6 | ||
| 权重_0.7weight_0_7 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.7 | ||
| 权重_0.8weight_0_8 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.8 | ||
| 权重_0.9weight_0_9 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.9 | ||
| 权重_0.10weight_0_10 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.10 | ||
| 权重_0.11weight_0_11 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.11 | ||
| 权重_0.12weight_0_12 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.12 | ||
| 权重_0.13weight_0_13 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.13 | ||
| 权重_1.1weight_1_1 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:1.1 | ||
| 权重_0.14weight_0_14 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.14 | ||
| 权重_0.15weight_0_15 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.15 | ||
| 权重_0.16weight_0_16 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.16 | ||
| 权重_0.17weight_0_17 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.17 | ||
| 权重_0.18weight_0_18 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.18 | ||
| 权重_0.19weight_0_19 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.19 | ||
| 权重_0.20weight_0_20 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.20 | ||
| 权重_0.21weight_0_21 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.21 | ||
| 权重_0.22weight_0_22 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.22 | ||
| 权重_0.23weight_0_23 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.23 | ||
| 权重_0.24weight_0_24 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.24 | ||
| 权重_0.25weight_0_25 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.25 | ||
| 权重_0.26weight_0_26 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.26 | ||
| 权重_0.27weight_0_27 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.27 | ||
| 权重_1.2weight_1_2 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:1.2 | ||
| 权重_0.28weight_0_28 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:0.28 |
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IDprovince_id | 省份名称province_name | 权重_0weight_0 | 权重_0.1weight_0_1 | 权重_0.2weight_0_2 | 权重_0.3weight_0_3 | 权重_0.4weight_0_4 | 权重_0.5weight_0_5 | 权重_0.6weight_0_6 | 权重_0.7weight_0_7 | 权重_0.8weight_0_8 | 权重_0.9weight_0_9 | 权重_0.10weight_0_10 | 权重_0.11weight_0_11 | 权重_0.12weight_0_12 | 权重_0.13weight_0_13 | 权重_1.1weight_1_1 | 权重_0.14weight_0_14 | 权重_0.15weight_0_15 | 权重_0.16weight_0_16 | 权重_0.17weight_0_17 | 权重_0.18weight_0_18 | 权重_0.19weight_0_19 | 权重_0.20weight_0_20 | 权重_0.21weight_0_21 | 权重_0.22weight_0_22 | 权重_0.23weight_0_23 | 权重_0.24weight_0_24 | 权重_0.25weight_0_25 | 权重_0.26weight_0_26 | 权重_0.27weight_0_27 | 权重_1.2weight_1_2 | 权重_0.28weight_0_28 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 云南省 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 3 | 内蒙古自治区 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 4 | 北京市 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 5 | 吉林省 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 6 | 四川省 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 6 | 7 | 天津市 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 8 | 宁夏回族自治区 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 8 | 9 | 安徽省 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 9 | 10 | 山东省 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 11 | 山西省 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 12 | 广东省 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 12 | 13 | 广西壮族自治区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 13 | 14 | 新疆维吾尔自治区 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 14 | 15 | 江苏省 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 15 | 16 | 江西省 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 16 | 17 | 河北省 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 17 | 18 | 河南省 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 19 | 浙江省 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 19 | 20 | 海南省 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 20 | 21 | 湖北省 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
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33 行 · 33 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 12 个数据集连接。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 能连
621 个数据集 · 本数据集 30 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按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 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按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 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 30 行(90%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30 行(90%)
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-spatial-weight-matrix/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province_name","op":"eq","value":"云南省"}],"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。