各地区新能源汽车产量
一行代表一个地区在特定年份的新能源汽车产量数据。覆盖北京、天津等全国多个省市。
v2 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签：车险时间跨度：2015–2022 年数据出处 各地统计公报及统计年鉴
- 记录
- 240
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
7 个字段，6 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 7 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 240 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个地区在特定年份的新能源汽车产量数据。覆盖北京、天津等全国多个省市。可用于分析新能源汽车市场渗透率及区域分布，辅助车险定价及企业财产险风险评估。
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region | 指标indicator | 单位unit | 数据来源source | 年份year | 数值value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2017 | 30031 |
| 2 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2018 | 15100 |
| 3 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2019 | 21132 |
| 4 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2020 | 18994 |
| 5 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2021 | 15387 |
| 6 | 110000 | 北京 | 新能源汽车产量 | 辆 | 北京统计公报 | 2022 | 29951 |
| 7 | 120000 | 天津 | 新能源汽车产量 | 辆 | 天津统计年鉴 | 2018 | 158 |
| 8 | 120000 | 天津 | 新能源汽车产量 | 辆 | 天津统计年鉴 | 2019 | 9118 |
| 9 | 120000 | 天津 | 新能源汽车产量 | 辆 | 天津统计年鉴 | 2020 | 16712 |
| 10 | 120000 | 天津 | 新能源汽车产量 | 辆 | 天津统计年鉴 | 2021 | 25784 |
| 11 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2015 | 900 |
| 12 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2016 | 2005 |
| 13 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2017 | 1818 |
| 14 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2018 | 1689 |
| 15 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2019 | 262 |
| 16 | 130100 | 石家庄 | 新能源汽车产量 | 辆 | 石家庄统计年鉴 | 2020 | 25 |
| 17 | 130500 | 邢台 | 新能源汽车产量 | 辆 | 邢台统计年鉴 | 2017 | 5436 |
| 18 | 140000 | 山西 | 新能源汽车产量 | 辆 | 山西统计年鉴 | 2016 | 12292 |
| 19 | 140000 | 山西 | 新能源汽车产量 | 辆 | 山西统计年鉴 | 2017 | 24781 |
| 20 | 140000 | 山西 | 新能源汽车产量 | 辆 | 山西统计年鉴 | 2018 | 43778 |
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 v22026/11/15 发布
生效中240 行 · 7 个字段 · 初始导入（比 v1 字段减少 1 个）
版本 v12026/11/13 发布
历史版本240 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 13 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 地区 + 年份 能连
38 个数据集 · 本数据集 233 行有地区- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 222 行（92%）
- 地级市城乡建设统计区域底数 · 208.6 万 行 · 连接字段 year、region_code按地区对上本数据集 222 行（92%）
- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 149 行（62%）
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 city_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 year、city_code按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 year、city_code按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司年报AI词频企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 city_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司数字化创新指标企业主体 · 5.9 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司所在城市低碳试点标记企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 year、city_code按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司对外开放程度企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 city_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
- 上市公司绿色专利占比企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 city_code、year按地区对上本数据集 148 行（61%）
按 地区 能连
1 个数据集 · 本数据集 233 行有地区只按年份能连：1,047 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
1,047 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
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 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
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 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
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 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
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
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-nev-production/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。