- 记录
- 1,023
- 字段
- 11
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 87.7%
- 字段完整度
11 个字段，4 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 11 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 1,023 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个行政区在某一年的婚姻登记情况。覆盖全国各省级行政区，包含结婚、离婚、初婚、再婚及粗离婚率等指标。可用于分析人口结构变化及家庭稳定性对保险需求的影响。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 行政区划代码region_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% | — | ||
| 地区名称province键：省份名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名：地区 | ||
| 长江经济带标识is_yangtze_belt | 整数 | 原生 | 100% | 0或1 原表列名：长江经济带 | ||
| 年份year键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 结婚登记数marriage_reg_amount | 小数 | 原生 | 67% | 万对 原表列名：结婚登记(万对) | ||
| 内地结婚数mainland_marriage_amount | 小数 | 原生 | 99% | 万对 原表列名：内地居民登记结婚(万对) | ||
| 内地初婚人数mainland_first_marriage_amount | 小数 | 原生 | 99% | 万人 原表列名：内地居民初婚登记(万人) | ||
| 内地再婚人数mainland_remarriage_amount | 小数 | 原生 | 99% | 万人 原表列名：内地居民再婚登记(万人) | ||
| 涉外结婚数foreign_marriage_amount | 小数 | 原生 | 62% | 万对 原表列名：涉外及港澳台居民登记结婚(万对) | ||
| 离婚登记数divorce_reg_amount | 小数 | 原生 | 99% | 万对 原表列名：离婚登记(万对) | ||
| 粗离婚率crude_divorce_rate | 小数 | 原生 | 39% | 单位：‰。千分比 原表列名：粗离婚率(‰) |
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。
| # | 行政区划代码region_code | 地区名称province | 长江经济带标识is_yangtze_belt | 年份year | 结婚登记数marriage_reg_amount | 内地结婚数mainland_marriage_amount | 内地初婚人数mainland_first_marriage_amount | 内地再婚人数mainland_remarriage_amount | 涉外结婚数foreign_marriage_amount | 离婚登记数divorce_reg_amount | 粗离婚率crude_divorce_rate |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京 | 0 | 1990 | — | 9.36 | 16.93 | 1.79 | — | 1.42 | — |
| 2 | 110000 | 北京 | 0 | 1991 | — | 9.1 | 16.55 | 1.85 | — | 1.53 | — |
| 3 | 110000 | 北京 | 0 | 1992 | — | 8.83 | 15.81 | 1.85 | — | 1.54 | — |
| 4 | 110000 | 北京 | 0 | 1993 | — | 8.91 | 16.01 | 1.81 | — | 1.78 | — |
| 5 | 110000 | 北京 | 0 | 1994 | — | 8.96 | 16.09 | 1.84 | — | 1.99 | — |
| 6 | 110000 | 北京 | 0 | 1995 | — | 8.47 | 14.87 | 2.06 | — | 2.02 | — |
| 7 | 110000 | 北京 | 0 | 1996 | — | 8.59 | 14.67 | 2.52 | — | 2.07 | — |
| 8 | 110000 | 北京 | 0 | 1997 | — | 8.34 | 14.4 | 2.28 | — | 2.23 | — |
| 9 | 110000 | 北京 | 0 | 1998 | — | 8.46 | 14.68 | 2.25 | — | 2.37 | — |
| 10 | 110000 | 北京 | 0 | 1999 | — | 8.25 | 14.17 | 2.32 | — | 2.41 | — |
| 11 | 110000 | 北京 | 0 | 2000 | — | 7.95 | 13.56 | 2.34 | — | 2.66 | — |
| 12 | 110000 | 北京 | 0 | 2001 | 7.94 | 7.85 | 13.33 | 2.38 | 0.09 | 2.77 | — |
| 13 | 110000 | 北京 | 0 | 2002 | 7.6 | 7.6 | 12.6 | 2.5 | 0.06 | 2.8 | — |
| 14 | 110000 | 北京 | 0 | 2003 | 9.4 | 9.3 | 15.9 | 2.7 | 0.08 | 3.1 | — |
| 15 | 110000 | 北京 | 0 | 2004 | 12.64 | 12.55 | 21.44 | 3.65 | 0.1 | 3.3 | — |
| 16 | 110000 | 北京 | 0 | 2005 | 9.7 | 9.6 | 15.9 | 3.4 | 0.09 | 3.4 | — |
| 17 | 110000 | 北京 | 0 | 2006 | 17.1 | 17 | 29.4 | 4.8 | 0.12 | 3.6 | — |
| 18 | 110000 | 北京 | 0 | 2007 | 11.79 | 11.69 | 19.34 | 4.25 | 0.1 | 3.66 | — |
| 19 | 110000 | 北京 | 0 | 2008 | 14.75 | 14.64 | 24.63 | 4.87 | 0.12 | 3.76 | — |
| 20 | 110000 | 北京 | 0 | 2009 | 18.18 | 18.06 | 30.58 | 5.77 | 0.12 | 4.13 | — |
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1,023 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 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 1,023 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 year、province_code按省份对上本数据集 1,023 行（100%）
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 province_name、year按省份对上本数据集 1,023 行（100%）
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname、page_publish_time按省份对上本数据集 1,023 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 1,023 行（100%）
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 行（100%）
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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 1,023 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-marriage-divorce-stats/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"110000"}],"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。