
地区数字经济指数
一行代表一个地区在某一年的数字经济综合指数及分项指标。覆盖全国地级市及部分区县。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2000–2022 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 9,683
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
9 个字段,9 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 9,683 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个地区在某一年的数字经济综合指数及分项指标。覆盖全国地级市及部分区县。可用于评估区域数字化发展水平,辅助企业财产险或责任险中关于科技风险或运营稳定性的定价模型。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 地区city含义:地区 | 文本 | 原生 | 100% | 包含地级市及区县名称 | ||
| 年份year含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 数字经济指数digital_economy_index | 小数 | 原生 | 100% | 综合指数 | ||
| 百人互联网用户internet_users_per_100含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 人/百人 原表列名:每百人互联网用户数 | ||
| IT人员占比it_staff_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 比例 原表列名:计算机服务和软件从业人员占比 | ||
| 人均电信总量telecom_volume_per_capita | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清,可能为金额或业务量 原表列名:人均电信业务总量 | ||
| 百人移动电话mobile_users_per_100含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 人/百人 原表列名:每百人移动电话用户数 | ||
| 数字普惠金融digital_inclusive_finance_index | 小数 | 原生 | 100% | 指数 原表列名:数字普惠金融指数 |
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 | 地区city | 年份year | 数字经济指数digital_economy_index | 百人互联网用户internet_users_per_100 | IT人员占比it_staff_ratio | 人均电信总量telecom_volume_per_capita | 百人移动电话mobile_users_per_100 | 数字普惠金融digital_inclusive_finance_index |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北京市 | 东城区 | 2000 | 0.38364 | 31.8393797142857 | 0.0860586594297429 | 0.132423164169686 | 33.6726308571429 | 51.05 |
| 2 | 北京市 | 东城区 | 2001 | 0.413028 | 34.9775712 | 0.09269406143712 | 0.17197422431904 | 38.13015492 | 57.12 |
| 3 | 北京市 | 东城区 | 2002 | 0.433796 | 34.5791185771429 | 0.0946810845760749 | 0.16781937827859 | 40.3926046857143 | 57.19 |
| 4 | 北京市 | 东城区 | 2003 | 0.414644 | 34.5445839885714 | 0.099336405717536 | 0.153419406410043 | 37.7871000685714 | 57.83 |
| 5 | 北京市 | 东城区 | 2004 | 0.444864 | 32.96823552 | 0.080979876907776 | 0.133742241033984 | 38.80866432 | 55.42 |
| 6 | 北京市 | 东城区 | 2005 | 0.4709 | 39.4324932857143 | 0.117023810324014 | 0.193834363995257 | 40.765813 | 64.89 |
| 7 | 北京市 | 东城区 | 2006 | 0.476268 | 35.6649889885714 | 0.0992342653618011 | 0.159493830756891 | 46.3748955428571 | 59.56 |
| 8 | 北京市 | 东城区 | 2007 | 0.52326 | 43.9358996571429 | 0.107625379800137 | 0.217491490482789 | 50.0296361142857 | 70.3 |
| 9 | 北京市 | 东城区 | 2008 | 0.552328 | 44.12785104 | 0.114763302199728 | 0.178227977565456 | 49.54539968 | 71.54 |
| 10 | 北京市 | 东城区 | 2009 | 0.550652 | 41.8802311828571 | 0.110463297767904 | 0.175553553072301 | 53.1331981257143 | 71.11 |
| 11 | 北京市 | 东城区 | 2010 | 0.58554 | 44.0727593142857 | 0.110587367671406 | 0.182377485318446 | 54.5388685714286 | 72.4 |
| 12 | 北京市 | 东城区 | 2011 | 0.616714 | 52.37840104 | 0.156150489180448 | 0.2288936125448 | 54.30695382 | 87 |
| 13 | 北京市 | 东城区 | 2012 | 0.60896 | 50.9716918857143 | 0.150651932537417 | 0.239398745279634 | 53.7998761142857 | 167.75 |
| 14 | 北京市 | 东城区 | 2013 | 0.652212 | 48.6112238228571 | 0.116112769223277 | 0.231019980095746 | 57.4356521828571 | 159.24 |
| 15 | 北京市 | 东城区 | 2014 | 0.646816 | 48.9824516571429 | 0.121231567851429 | 0.213940654102903 | 57.4141602285714 | 325.1 |
| 16 | 北京市 | 东城区 | 2015 | 0.63427 | 49.5310504 | 0.13399139754208 | 0.24589194660576 | 61.2532661 | 329.07 |
| 17 | 北京市 | 东城区 | 2016 | 0.665928 | 54.8800778057143 | 0.153170297155749 | 0.244847467130194 | 57.90909888 | 363.19 |
| 18 | 北京市 | 东城区 | 2017 | 0.674806 | 52.62811994 | 0.134959550774136 | 0.211259799063148 | 66.0519392971429 | 348.29 |
| 19 | 北京市 | 东城区 | 2018 | 0.736516 | 53.6530862685714 | 0.155937329930976 | 0.250136053492707 | 67.6731944114286 | 361.81 |
| 20 | 北京市 | 东城区 | 2019 | 0.776646 | 65.3935932 | 0.17599377737916 | 0.32191304124564 | 66.8359357714286 | 432.4 |
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 v12026/11/13 发布
生效中9,683 行 · 9 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 9,683 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 9,683 行(100%)
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year、province_name按省份对上本数据集 9,683 行(100%)
- 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 9,683 行(100%)
- 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 9,683 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 9,683 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 province_code、taobao_village_year按省份对上本数据集 9,683 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 9,683 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_date、province按省份对上本数据集 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 行(100%)
- 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 9,683 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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 9,683 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/region-digital-economy-index/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。