城市间高铁连接状态
一行代表特定年份下两个城市之间的高铁连接状态。数据覆盖全国主要地级市。
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：2004–2023 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 116.6 万
- 字段
- 6
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 95.2%
- 字段完整度
6 个字段，4 个没有空值，2 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 6 个字段，其中 AI 扩增字段 2 个。非空率按当前版本的 1,166,220 行计算。
关于这个数据集
一行代表特定年份下两个城市之间的高铁连接状态。数据覆盖全国主要地级市。可用于分析区域交通可达性演变，评估物流与人员流动风险。
| 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% | 年份 原表列名：year | ||
| 城市一city1规律 1：城市一的字段规律字段规律：city1_code由城市一扩增得出。含义：地区键：城市名称。样本里格式符合 81.3%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 出发或起始城市名称 原表列名：city1 | ||
| 城市二city2规律 1：城市二的字段规律字段规律：city2_code由城市二扩增得出。含义：地区键：城市名称。样本里格式符合 86.5%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 到达或目标城市名称 原表列名：city2 | ||
| 高铁连接hsr_connection含义：是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1表示有高铁连接，0表示无 原表列名：hsr_connection | ||
| 城市一区划代码city1_code规律 1：城市一区划代码的字段规律字段规律：city1_code由城市一扩增得出。含义：代码或编号键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，85.4% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：城市一区划代码 | 85%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 由城市一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 | ||
| 城市二区划代码city2_code规律 1：城市二区划代码的字段规律字段规律：city2_code由城市二扩增得出。含义：代码或编号键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，86% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：城市二区划代码 | 86%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 由城市二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。
| # | 年份year | 城市一city1 | 城市二city2 | 高铁连接hsr_connection | 城市一区划代码city1_code | 城市二区划代码city2_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2004 | 七台河市 | 万宁市 | 否 | 230900 | — |
| 2 | 2004 | 七台河市 | 三亚市 | 否 | 230900 | 460200 |
| 3 | 2004 | 七台河市 | 三明市 | 否 | 230900 | 350400 |
| 4 | 2004 | 七台河市 | 三门峡市 | 否 | 230900 | 411200 |
| 5 | 2004 | 七台河市 | 上海市 | 否 | 230900 | 310000 |
| 6 | 2004 | 七台河市 | 上饶市 | 否 | 230900 | 361100 |
| 7 | 2004 | 七台河市 | 东方市 | 否 | 230900 | — |
| 8 | 2004 | 七台河市 | 东莞市 | 否 | 230900 | 441900 |
| 9 | 2004 | 七台河市 | 中卫市 | 否 | 230900 | 640500 |
| 10 | 2004 | 七台河市 | 中山市 | 否 | 230900 | 442000 |
| 11 | 2004 | 七台河市 | 丰城市 | 否 | 230900 | — |
| 12 | 2004 | 七台河市 | 临汾市 | 否 | 230900 | 141000 |
| 13 | 2004 | 七台河市 | 临沂市 | 否 | 230900 | 371300 |
| 14 | 2004 | 七台河市 | 临沧市 | 否 | 230900 | 530900 |
| 15 | 2004 | 七台河市 | 临海市 | 否 | 230900 | — |
| 16 | 2004 | 七台河市 | 临高县 | 否 | 230900 | — |
| 17 | 2004 | 七台河市 | 丹东市 | 否 | 230900 | 210600 |
| 18 | 2004 | 七台河市 | 丽水市 | 否 | 230900 | 331100 |
| 19 | 2004 | 七台河市 | 丽江市 | 否 | 230900 | 530700 |
| 20 | 2004 | 七台河市 | 乌兰察布市 | 否 | 230900 | 150900 |
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1,166,220 行 · 6 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 城市 + 年份 能连
252 个数据集 · 本数据集 995,820 行有城市- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month、origin_city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 origin_city_code、year按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 region_code、date按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 city_code、date按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 city_code、approve_date按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
按 城市 能连
39 个数据集 · 本数据集 995,820 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 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 995,820 行（85%）
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 995,820 行（85%）
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 993,260 行（85%）
- 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 992,960 行（85%）
- 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 986,840 行（84%）
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 985,680 行（84%）
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 982,340 行（84%）
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 977,220 行（83%）
- 地级市距港口距离区域底数 · 335 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 971,100 行（83%）
只按年份能连：833 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
833 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。
本数据集内2
- 扩增得出
city1_code由城市一扩增得出。
来自字段扩增城市间高铁连接状态城市间高铁连接状态 - 扩增得出
city2_code由城市二扩增得出。
来自字段扩增城市间高铁连接状态城市间高铁连接状态
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/transport-city-hsr-connection/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"city1","op":"eq","value":"七台河市"}],"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。