
地级市家谱数量和人口
一行是一个地级市:截至 1990 年的家谱数量、1990 年的地区和市区年末总人口,以及每百万人拥有的家谱数。
v1 生效中 · 2026/11/15 发布数据出处 原整理者据多个家谱数据库汇总(原表注明“由多库数据整理得到”)
- 记录
- 228
- 字段
- 8
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 99.1%
- 字段完整度
8 个字段,5 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 8 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 228 行计算。
关于这个数据集
一行是一个地级市:截至 1990 年的家谱数量、1990 年的地区和市区年末总人口,以及每百万人拥有的家谱数。覆盖 228 个地级市。人口是 1990 年的数,很多城市当时市区很小(如扬州市区 43.44 万人),不能和现在的人口直接比。可用来看各地宗族文化的传承密度,作为区域社会结构研究的背景数据。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份province规律 1:省份的字段规律字段规律:city_code由省份、地市扩增得出。键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:家谱所属省份 | ||
| 地市city规律 1:地市的字段规律字段规律:city_code由省份、地市扩增得出。键:城市名称。样本里格式符合 97.4%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:家谱所属地市 | ||
| 家谱数量genealogy_count | 整数 | 原生 | 100% | 单位:本。截至 1990 年(含)的家谱数量。原表列名:地市级家谱数量统计值 | ||
| 地区总人口total_population | 小数 | 原生 | 97% | 单位:万人。1990 年地区年末总人口。原表列名:地区年末总人口(万人) | ||
| 市区总人口urban_population | 小数 | 原生 | 100% | 单位:万人。1990 年市区年末总人口,当时不少地级市市区范围很小。原表列名:市区年末总人口(万人) | ||
| 地区人均家谱genealogy_per_million_region | 小数 | 原生 | 97% | 单位:本/百万人。家谱数量 ÷ 地区总人口 × 100 | ||
| 市区人均家谱genealogy_per_million_urban | 小数 | 原生 | 100% | 单位:本/百万人。家谱数量 ÷ 市区总人口 × 100 | ||
| 地市区划代码city_code规律 1:地市区划代码的字段规律字段规律:city_code由省份、地市扩增得出。键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,98.2% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:地市区划代码 | 98%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 由省份、地市查行政区划参照得出的现行地级区划代码。程序查表,不用模型。对不上或置信度低的为空 |
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。
| # | 省份province | 地市city | 家谱数量genealogy_count | 地区总人口total_population | 市区总人口urban_population | 地区人均家谱genealogy_per_million_region | 市区人均家谱genealogy_per_million_urban | 地市区划代码city_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 江苏省 | 南京市 | 81 | 501.82 | 249.75 | 16.14 | 32.43 | 320100 |
| 2 | 江苏省 | 宿迁市 | 18 | — | 108.73 | — | 16.55 | 321300 |
| 3 | 江苏省 | 淮安市 | 56 | — | 114.13 | — | 49.07 | 320800 |
| 4 | 江苏省 | 扬州市 | 217 | 924.32 | 43.44 | 23.48 | 499.54 | 321000 |
| 5 | 江苏省 | 泰州市 | 228 | — | 25.31 | — | 900.83 | 321200 |
| 6 | 江苏省 | 南通市 | 108 | 775.99 | 45.68 | 13.92 | 236.43 | 320600 |
| 7 | 江苏省 | 镇江市 | 706 | 258.13 | 45.32 | 273.51 | 1557.81 | 321100 |
| 8 | 江苏省 | 徐州市 | 50 | 807.14 | 90.66 | 6.19 | 55.15 | 320300 |
| 9 | 江苏省 | 连云港市 | 14 | 340.26 | 52.14 | 4.11 | 26.85 | 320700 |
| 10 | 江苏省 | 盐城市 | 28 | 771.93 | 135.07 | 3.63 | 20.73 | 320900 |
| 11 | 江苏省 | 常州市 | 942 | 324.85 | 66.77 | 289.98 | 1410.81 | 320400 |
| 12 | 江苏省 | 无锡市 | 1112 | 417.72 | 92.8 | 266.21 | 1198.28 | 320200 |
| 13 | 江苏省 | 苏州市 | 637 | 561.02 | 84.44 | 113.54 | 754.38 | 320500 |
| 14 | 上海市 | 上海市 | 408 | 1283.35 | 783.48 | 31.79 | 52.08 | 310000 |
| 15 | 浙江省 | 杭州市 | 1095 | 574.78 | 133.89 | 190.51 | 817.84 | 330100 |
| 16 | 浙江省 | 湖州市 | 199 | 245.28 | 102.28 | 81.13 | 194.56 | 330500 |
| 17 | 浙江省 | 嘉兴市 | 276 | 316.19 | 73.61 | 87.29 | 374.95 | 330400 |
| 18 | 浙江省 | 金华市 | 3227 | 424.9 | 29.02 | 759.47 | 11119.92 | 330700 |
| 19 | 浙江省 | 舟山市 | 69 | 96.99 | 66.55 | 71.14 | 103.68 | 330900 |
| 20 | 浙江省 | 绍兴市 | 2095 | 412.67 | 27.8 | 507.67 | 7535.97 | 330600 |
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 v12026/11/15 发布
生效中228 行 · 8 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 36 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 + 省份 能连
215 个数据集 · 本数据集 224 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按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_city_code、origin_province按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 region_code、province按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 224 行(98%)
按 省份 能连
406 个数据集 · 本数据集 228 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 228 行(100%)
- 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 228 行(100%)
- 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 228 行(100%)
- 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 228 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按省份对上本数据集 228 行(100%)
- 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 228 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 228 行(100%)
- 县域统计年鉴主要指标区域底数 · 215.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 228 行(100%)
- 中国手机基站地理信息建筑设施 · 186.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 228 行(100%)
- 县域数字基建词频区域底数 · 182 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 228 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 228 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 228 行(100%)
按 城市 能连
76 个数据集 · 本数据集 224 行有城市- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 parent_code按城市对上本数据集 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 address_city_code按城市对上本数据集 224 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
- 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 224 行(98%)
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1
- 扩增得出
city_code由省份、地市扩增得出。
来自字段扩增地级市家谱数量和人口地级市家谱数量和人口
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-genealogy-population/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"江苏省"}],"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。