共 196 个数据集
工程项目（取消这个条件）交通运输（取消这个条件）企业主体（取消这个条件）自然灾害（取消这个条件）人口健康（取消这个条件）司法监管（取消这个条件）有 AI 扩增字段（取消这个条件）全部清除
自然灾害county-daily-weather
一行是一个县、区或市一天的天气。包含地名、所属的省市和行政区划代码、最高气温、最低气温、天气现象（例如“小雨转中雨”）、风向和风力。覆盖全国约 3000 个县、区和市，按日记录，是天气网站上的历史天气，不是气象站的原始观测。用来数一个地方每年有多少暴雨、大雪、高温、严寒的天数，安排施工工期，评估工程和财产的天气风险。
企业主体listed-company-daily-trading
一行是一只 A 股股票一个交易日的收盘价、成交股数、成交金额和考虑现金红利再投资的日回报率，金额单位是人民币元。覆盖 5258 只股票，1991 年 1 月到 2022 年 12 月，共 12390616 行，没有 B 股。可以用来算个股的波动和流动性，给董监高责任险、上市公司信用保险和投资风险评估做参考。
自然灾害空间数据，地图上画成点station-daily-weather
一行是一个气象站一天的观测。包含站号、站名、经纬度、海拔，当天的平均、最高、最低气温，降水量，风速，最大风速，阵风，能见度，气压，积雪深度，是否出现雾、雨、雪、冰雹、雷暴。覆盖中国大陆和台湾的国际交换气象站，站数随年份变化，早期的站少，有的年份几乎没有数据。用来查工程所在地附近气象站的历史暴雨、大风、高温、冰雹天数，评估施工期的天气风险和财产的风灾、水灾风险。
自然灾害grid-annual-extreme-precipitation
一行是一个 0.1 度（约 10 千米）的格点一年的降水指标。包含格点中心的经纬度、年降水量、最大日降水量、最大连续 5 日降水量、雨日数、大雨日数、暴雨日数、大暴雨日数，以及格点里的雨量站数。覆盖中国陆地，每个格点每年 1 行，由逐日格点降水资料算出，格点降水由全国 2839 个雨量站插值得到。用来按工程项目的经纬度查当地历年的暴雨强度和次数，估计洪涝和山洪风险，给极端降水打分。
企业主体enterprise-business-registration
一行代表一家注册企业的工商基本信息：企业名称、统一社会信用代码、注册日期、企业类型、注册资金、经营范围、所在省市和注册地址。覆盖全国各省市，注册日期 1978—2019 年。不含法人代表等个人信息。可用于企业主体画像、行业风险筛查及保险标的识别。
自然灾害county-monthly-precipitation
一行是一个县一个月的降水量。包含行政区的名称、年份、月份、月降水量（毫米）。覆盖全国的县区，长时间序列，每月 1 个值，由 1 千米格点降水资料按行政区取平均得到。用来看各地降水的季节分布和多雨的月份，为工程的工期安排、洪涝和干旱风险评估提供依据。
工程项目land-transfer
一行是一宗供应出去的土地（出让、划拨等）。包含位置、面积、用途、供地方式、成交价、土地使用权人、合同签订日期、约定的动工和竣工日期。覆盖全国，合同签订日期从 2000-01-01 到 2024-12-31，3511918 行。用来发现新开工的工程项目，估算项目的规模和工期。
自然灾害county-monthly-wind
一行是一个县一个月的近地面风况。包含 10 米高度的平均风速、边界层高度和通风系数。覆盖全国的县区，长时间序列，每月 1 个值，由欧洲中期天气预报中心的再分析资料按行政区取平均得到。用来比较各地常年的风大不大、哪几个月风大，为工程的风灾风险评估和露天施工安排提供背景。
交通运输transport-city-hsr-connection
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。
交通运输transport-flight-schedule
一行代表一个特定日期和航班号的航班记录。数据覆盖中国各城市间的航线，包含起降机场、航空公司、机型、准点率、票价及班期等信息。可用于分析航班延误风险、航线网络结构及客运量分布，辅助航空保险定价。
企业主体enterprise-distance-to-province-border
一行是一家工业企业一年到某个省的省界的距离，带企业名称、所在省市县、经纬度。原始数据按 12 个省份分文件，同一家企业靠近几个省的省界时，每个省各有一行。2008–2013 年。可作为企业空间分布特征变量。
企业主体enterprise-wechat-info
一行是一家拥有微信公众号的企业。数据覆盖全国，包含企业名称、登记状态、注册资本、经营范围等工商基本信息。可用于企业风险画像、营销渠道分析及责任险承保对象筛选。
