
- 记录
- 2,300
- 字段
- 11
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 96.4%
- 字段完整度
11 个字段,9 个没有空值,2 个 AI 扩增
图片:Willian Justen de Vasconcellos / 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 11 个字段,其中 AI 扩增字段 2 个。非空率按当前版本的 2,300 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个行政区划单位,包含其所属的方言区、方言片及方言小片等语言学分类信息。数据覆盖全国31个省市的2300多个区县。在保险业务中,可用于分析特定方言区域的文化特征、客户沟通偏好或作为区域社会属性的辅助标签。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 区县代码region_code规律 1:区县代码的字段规律字段规律:region_code_current由区县代码扩增得出。键:县级区划代码(2014 年版)。样本里格式符合 99.8%,99.6% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 6位行政区划代码 | ||
| 区县名称county键:区县名称。样本里格式符合 97.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 城市代码city_code规律 1:城市代码的字段规律字段规律:city_code_current由城市代码扩增得出。键:市级区划代码(2014 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位行政区划代码 | ||
| 城市名称city键:城市名称。样本里格式符合 97.3%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份代码province_code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位行政区划代码 | ||
| 省份名称province键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 方言区dialect_region | 文本 | 原生 | 100% | 如胶辽官话、东北官话区 | ||
| 方言片dialect_subregion | 文本 | 原生 | 100% | 如登连片、吉沈片 | ||
| 方言小片dialect_subsubregion | 文本 | 原生 | 62% | 如烟威小片、延吉小片 | ||
| 城市代码(现行)city_code_current规律 1:城市代码(现行)的字段规律字段规律:city_code_current由城市代码扩增得出。键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:城市代码(现行) | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 城市代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 | ||
| 区县代码(现行)region_code_current规律 1:区县代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由区县代码扩增得出。键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.1% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:区县代码(现行) | 99%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 区县代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 |
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。
| # | 区县代码region_code | 区县名称county | 城市代码city_code | 城市名称city | 省份代码province_code | 省份名称province | 方言区dialect_region | 方言片dialect_subregion | 方言小片dialect_subsubregion | 城市代码(现行)city_code_current | 区县代码(现行)region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 210224 | 长海县 | 210200 | 大连市 | 210000 | 辽宁省 | 胶辽官话 | 登连片 | 烟威小片 | 210200 | 210224 |
| 2 | 222424 | 汪清县 | 222400 | 延边朝鲜族自治州 | 220000 | 吉林省 | 东北官话区 | 吉沈片 | 延吉小片 | 222400 | 222424 |
| 3 | 230622 | 肇源县 | 230600 | 大庆市 | 230000 | 黑龙江省 | 东北官话区 | 哈阜片、黑松片 | 肇扶小片,站话小片 | 230600 | 230622 |
| 4 | 231224 | 庆安县 | 231200 | 绥化市 | 230000 | 黑龙江省 | 东北官话区 | 哈阜片 | 肇扶小片 | 231200 | 231224 |
| 5 | 330681 | 诸暨市 | 330600 | 绍兴市 | 330000 | 浙江省 | 吴语 | 太湖片 | 临绍小片 | 330600 | 330681 |
| 6 | 430521 | 邵东县 | 430500 | 邵阳市 | 430000 | 湖南省 | 湘语 | 娄邵片 | 武邵小片 | 430500 | 430582 |
| 7 | 100034 | 阿城市 | 230100 | 哈尔滨市 | 230000 | 黑龙江省 | 东北官话区 | 哈阜片 | 肇扶小片 | 230100 | — |
| 8 | 100074 | 米泉市 | 652300 | 昌吉回族自治州 | 650000 | 新疆维吾尔自治区 | 兰银官话 | 北疆片 | — | 652300 | — |
| 9 | 100079 | 綦江县 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 西南官话 | 西蜀片 | 岷赤小片 | 500000 | — |
| 10 | 100080 | 大足县 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 西南官话 | 川黔片 | 成渝小片 | 500000 | — |
| 11 | 110105 | 朝阳区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110105 |
| 12 | 110106 | 丰台区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110106 |
| 13 | 110107 | 石景山区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110107 |
| 14 | 110108 | 海淀区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110108 |
| 15 | 110109 | 门头沟区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110109 |
| 16 | 110111 | 房山区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 怀承小片 | 110000 | 110111 |
| 17 | 110112 | 通州区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110112 |
| 18 | 110113 | 顺义区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110113 |
| 19 | 110114 | 昌平区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 京师小片 | 110000 | 110114 |
| 20 | 110115 | 大兴区 | 110000 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 北京官话区 | 京承片 | 怀承小片 | 110000 | 110115 |
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2,300 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 81 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 城市 + 区县 + 省份 能连
56 个数据集 · 本数据集 2,300 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、city_code、county_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 region_code、province、city_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 city_code、region_code、province按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 region_code、province、county_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 province_code、region_code、city_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、city_code、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、city_code、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 city_code、county_code、province按城市对上本数据集 2,299 行(99%)
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 2,299 行(99%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 county_code、city_code、province按城市对上本数据集 2,297 行(99%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 county_code、province、city_code按城市对上本数据集 2,279 行(99%)
- 全国县市区碳排放区域底数 · 5.7 万 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 2,279 行(99%)
按 城市 + 省份 能连
159 个数据集 · 本数据集 2,300 行有城市- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市逐年降水量自然灾害 · 2.7 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市银行网点统计区域底数 · 5,888 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 region_code、province_code按城市对上本数据集 2,300 行(100%)
按 区县 + 省份 能连
69 个数据集 · 本数据集 2,300 行有区县- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,287 行(99%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,266 行(98%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,242 行(97%)
- 县市逐年极端天气天数自然灾害 · 4.4 万 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,242 行(97%)
- 排污工业企业经营财务企业主体 · 74.6 万 行 · 连接字段 province、province_city_county_code按区县对上本数据集 2,153 行(93%)
- 工业企业污染排放面板企业主体 · 74.5 万 行 · 连接字段 province、province_city_county_code按区县对上本数据集 2,153 行(93%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 adcode、pname按区县对上本数据集 2,147 行(93%)
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,050 行(89%)
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,050 行(89%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 county_code、province_code按区县对上本数据集 2,049 行(89%)
- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,048 行(89%)
- 县级土地利用构成区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,048 行(89%)
按 城市 + 区县 能连
9 个数据集 · 本数据集 2,300 行有城市- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 address_city_code、county_code按城市对上本数据集 2,279 行(99%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code、parent_code按城市对上本数据集 2,272 行(98%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 county_code、city_code按城市对上本数据集 2,258 行(98%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 applicant_address_city_code、applicant_address_county_code按城市对上本数据集 2,211 行(96%)
- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code_adj、city_code按城市对上本数据集 2,145 行(93%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 address_county_code、address_city_code按城市对上本数据集 1,760 行(76%)
- 上市公司产学研合作专利企业主体 · 1.4 万 行 · 连接字段 county_code、city_code按城市对上本数据集 1,333 行(57%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code、address_city_code按城市对上本数据集 421 行(18%)
- 长三角养老机构名录建筑设施 · 8,462 行 · 连接字段 address_city_code、county_code按城市对上本数据集 260 行(11%)
按 省份 能连
337 个数据集 · 本数据集 2,300 行有省份- 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 2,300 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 劳动统计年鉴省级指标区域底数 · 60.3 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 第三产业统计年鉴省级指标区域底数 · 54.7 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 行(100%)
- 分省分行业工业企业指标区域底数 · 50.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,300 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 2,300 行(100%)
- 分地区高技术产业统计区域底数 · 35.3 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,300 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 2,300 行(100%)
按 城市 能连
67 个数据集 · 本数据集 2,300 行有城市- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,297 行(99%)
- 统筹区异地就医开通状态保险市场 · 425 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,290 行(99%)
- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,282 行(99%)
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 2,278 行(99%)
- 地级市新注册企业统计区域底数 · 6,740 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,278 行(99%)
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 2,278 行(99%)
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 2,278 行(99%)
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 2,278 行(99%)
- 省市疫情日度统计人口健康 · 33 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,276 行(98%)
- 地级市新能源汽车月度销量交通运输 · 3.3 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 2,276 行(98%)
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,231 行(97%)
- 地级市实际利用外资区域底数 · 7,529 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 2,149 行(93%)
按 区县 能连
19 个数据集 · 本数据集 2,300 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 old_code按区县对上本数据集 2,290 行(99%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,288 行(99%)
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,098 行(91%)
- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,047 行(89%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,035 行(88%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,030 行(88%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 2,026 行(88%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 1,991 行(86%)
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 1,973 行(85%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code按区县对上本数据集 1,957 行(85%)
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 1,700 行(73%)
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 1,416 行(61%)
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。
本数据集内2
- 扩增得出
city_code_current由城市代码扩增得出。
来自字段扩增全国区县方言分类全国区县方言分类 - 扩增得出
region_code_current由区县代码扩增得出。
来自字段扩增全国区县方言分类全国区县方言分类
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/region-dialect-classification/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"210224"}],"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。