
死因监测分年龄死亡率
一行是全国死因监测系统一年里一个城乡类别、一个地区、一个性别、一个年龄组的监测人口数、全死因死亡数和死亡率。
- 记录
- 1.3 万
- 字段
- 12
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 98.8%
- 字段完整度
12 个字段,10 个没有空值
图片:Mohamad Kazemi / 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 12 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 12,960 行计算。
关于这个数据集
一行是全国死因监测系统一年里一个城乡类别、一个地区、一个性别、一个年龄组的监测人口数、全死因死亡数和死亡率。覆盖 2004 到 2021 年每一年,城乡合计、城市、农村分全国和东、中、西部,男女合计和分性别,20 个年龄组(含合计),共 12960 行。用来看全人口死亡率随年龄、城乡、地区和年份的变化,给寿险和年金的死亡率假设做人口层面的参照。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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% | 死亡发生的年份 | ||
| 监测系统surveillance_system含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 2004—2012 年是全国疾病监测系统(一般 161 个监测点);2013 年起是整合扩点后的全国死因监测系统(605 个监测点)。两个阶段抽样设计不同,跨阶段比较要谨慎 | ||
| 城乡urban_rural含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 城乡合计、城市、农村(死因监测的划分,和人口普查的城市、镇、乡村不同) | ||
| 地区region_group含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 全国、东部、中部、西部(监测系统的三大地区划分) | ||
| 性别sex含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 合计、男、女。原书写作“男女合计”的统一写成“合计” | ||
| 年龄组age_group含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 合计(全部年龄)、0、1-4、5-9 …… 80-84、85+。原书写作“0岁~”“1岁~”“5岁~”……“85岁~” | ||
| 年龄组起点age_from含义:年龄(岁) | 整数 | 原生 | 95% | 周岁。合计为空 | ||
| 年龄组终点age_to含义:年龄(岁) | 整数 | 原生 | 90% | 周岁(含)。85+ 和合计为空 | ||
| 监测人口数population含义:人数(人) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:人。监测点的人口数,不是全国人口。2009 年原书有一部分格子是带小数的平均人口(例如 980233.61),照原样保留,所以类型是小数 | ||
| 死亡数deaths含义:人数(人) | 整数 | 原生 | 100% | 单位:人。监测点上报的死亡数,未做漏报调整 | ||
| 死亡率(1/10万)death_rate_per_100k含义:比率(‰) | 小数 | 原生 | 100% | 原书公布的死亡率,单位:每 10 万人,保留 2 位小数 | ||
| 人口死亡数为相加counts_derived含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 是:原书没有印城乡合计分东、中、西部的人口数和死亡数,这两格由同地区的城市 + 农村相加得到。死亡率仍是原书公布的数 |
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。
| # | 年份year | 监测系统surveillance_system | 城乡urban_rural | 地区region_group | 性别sex | 年龄组age_group | 年龄组起点age_from | 年龄组终点age_to | 监测人口数population | 死亡数deaths | 死亡率(1/10万)death_rate_per_100k | 人口死亡数为相加counts_derived |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 合计 | — | — | 71173205 | 430994 | 605.56 | 否 |
| 2 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 0 | 0 | 0 | 688115 | 7903 | 1148.5 | 否 |
| 3 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 1-4 | 1 | 4 | 3030920 | 2468 | 81.43 | 否 |
| 4 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 5-9 | 5 | 9 | 4604931 | 1532 | 33.27 | 否 |
| 5 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 10-14 | 10 | 14 | 6443682 | 1843 | 28.6 | 否 |
| 6 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 15-19 | 15 | 19 | 5900624 | 3150 | 53.38 | 否 |
| 7 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 20-24 | 20 | 24 | 5467254 | 3857 | 70.55 | 否 |
| 8 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 25-29 | 25 | 29 | 6299615 | 4633 | 73.54 | 否 |
| 9 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 30-34 | 30 | 34 | 6992522 | 7535 | 107.76 | 否 |
| 10 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 35-39 | 35 | 39 | 6360862 | 10448 | 164.25 | 否 |
| 11 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 40-44 | 40 | 44 | 5173403 | 12225 | 236.3 | 否 |
| 12 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 45-49 | 45 | 49 | 5115691 | 17061 | 333.5 | 否 |
| 13 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 50-54 | 50 | 54 | 4047509 | 23050 | 569.49 | 否 |
| 14 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 55-59 | 55 | 59 | 2957812 | 26012 | 879.43 | 否 |
| 15 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 60-64 | 60 | 64 | 2486122 | 32531 | 1308.5 | 否 |
| 16 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 65-69 | 65 | 69 | 2125649 | 47289 | 2224.69 | 否 |
| 17 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 70-74 | 70 | 74 | 1601637 | 62091 | 3876.72 | 否 |
| 18 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 75-79 | 75 | 79 | 1022733 | 63112 | 6170.92 | 否 |
| 19 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 80-84 | 80 | 84 | 545697 | 55850 | 10234.62 | 否 |
| 20 | 2004 | 全国疾病监测系统(2004—2012) | 城乡合计 | 全国 | 合计 | 85+ | 85 | — | 308427 | 48404 | 15693.83 | 否 |
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12,960 行 · 12 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
这个数据集还没有关联。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。
只按年份能连:1,085 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
1,085 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/surveillance-age-mortality/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"surveillance_system","op":"eq","value":"全国疾病监测系统(2004—2012)"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 人身险精算依赖 7 个数据集 · 一次对话约 0 点
用第四套或 2010—2013 版生命表算年金和寿险的现值、纯保费和准备金,也能做利润测试和死亡率预测。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/actuarial-life.zip 并解压,把里面的 actuarial-life 文件夹装进你自己的技能目录(不确定时装到 ~/.agents/skills/),然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 风险与资本依赖 4 个数据集 · 一次对话约 0 点
算 VaR、TVaR 和资本分配,用极值、Copula、破产概率、利率和时间序列模型做风险建模。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/actuarial-risk.zip 并解压,把里面的 actuarial-risk 文件夹装进你自己的技能目录(不确定时装到 ~/.agents/skills/),然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 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。