地区

• 中国企业海外投资工程

  企业主体 · 4,503 行

  原生

  在这里叫“地区”

  单位不清

  非空率

  100%

  取值

  • East Asia858 · 19.1%
  • Sub-Saharan Africa736 · 16.3%
  • Europe678 · 15.1%
  • West Asia646 · 14.3%
  • Arab Middle East and North Africa472 · 10.5%
  • USA374 · 8.3%
  • South America301 · 6.7%
  • Australia271 · 6.0%
  • North America166 · 3.7%
  • Sub-Sahran Africa1 · 0.0%

  共 10 个不同的值。

• 国家高新区企业统计

  区域底数 · 3,784 行

  原生

  在这里叫“地区”

  高新区名称，照原表

  键：城市名称。样本里格式符合 84%，还没有参照

  样本里格式符合 84%，还没有参照。

  非空率

  100%

  取值

  • 上海张江27 · 0.7%
  • 上海紫竹27 · 0.7%
  • 东莞27 · 0.7%
  • 中山27 · 0.7%
  • 乌鲁木齐27 · 0.7%
  • 乐山27 · 0.7%
  • 佛山27 · 0.7%
  • 保定27 · 0.7%
  • 兰州27 · 0.7%
  • 包头27 · 0.7%

  共 173 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 7.1% 的非空记录。

• 省级商品房销售

  区域底数 · 3,770 行

  原生

  在这里叫“地区”

  原表的地区或项目名称，照原样

  非空率

  100%

  取值

  • 北京117 · 3.1%
  • 天津117 · 3.1%
  • 重庆117 · 3.1%
  • 上海113 · 3.0%
  • 云南105 · 2.8%
  • 全国总计105 · 2.8%
  • 内蒙古105 · 2.8%
  • 吉林105 · 2.8%
  • 四川105 · 2.8%
  • 宁夏105 · 2.8%

  共 64 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 29.0% 的非空记录。

• 分省工业经济年度统计

  区域底数 · 3,744 行

  原生

  在这里叫“地区”

  原表列名：Unnamed: 1

  键：省份名称。样本里格式符合 97.3%，还没有参照

  样本里格式符合 97.3%，还没有参照。

  非空率

  100%

  取值

  • 上海117 · 3.1%
  • 云南117 · 3.1%
  • 全国117 · 3.1%
  • 内蒙古117 · 3.1%
  • 北京117 · 3.1%
  • 吉林117 · 3.1%
  • 四川117 · 3.1%
  • 天津117 · 3.1%
  • 宁夏117 · 3.1%
  • 安徽117 · 3.1%

  共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 31.3% 的非空记录。

• 省级科技企业孵化器统计

  区域底数 · 3,724 行

  原生

  在这里叫“地区”

  原表的地区或高新区名称。原表个别地区名有识别错字（内蒙占、广两、南），按同一行的英文名改成内蒙古、广西、云南

  非空率

  100%

  取值

  • 上海96 · 2.6%
  • 东部地区96 · 2.6%
  • 中部地区96 · 2.6%
  • 云南96 · 2.6%
  • 内蒙古96 · 2.6%
  • 北京96 · 2.6%
  • 吉林96 · 2.6%
  • 四川96 · 2.6%
  • 天津96 · 2.6%
  • 安徽96 · 2.6%

  共 51 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 25.8% 的非空记录。

• 省级房地产施工竣工

  区域底数 · 3,093 行

  原生

  在这里叫“地区”

  原表的地区或项目名称，照原样

  键：省份名称。样本里格式符合 98.8%，还没有参照

  样本里格式符合 98.8%，还没有参照。

  非空率

  100%

  取值

  • 云南98 · 3.2%
  • 全国总计98 · 3.2%
  • 内蒙古98 · 3.2%
  • 北京98 · 3.2%
  • 四川98 · 3.2%
  • 天津98 · 3.2%
  • 宁夏98 · 3.2%
  • 安徽98 · 3.2%
  • 山东98 · 3.2%
  • 山西98 · 3.2%

  共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 31.7% 的非空记录。

• 省市土地利用现状（二调口径）

  区域底数 · 3,053 行

  原生

  在这里叫“行政单位”

  原表名称，如“北京市(市辖区)”“省直辖行政单位”

  键：城市名称。样本里格式符合 89.3%，还没有参照

  样本里格式符合 89.3%，还没有参照。

  非空率

  100%

  取值

  • 省直辖县级行政单位14 · 0.5%
  • 七台河市8 · 0.3%
  • 三亚市8 · 0.3%
  • 三明市8 · 0.3%
  • 三沙市8 · 0.3%
  • 三门峡市8 · 0.3%
  • 上海市8 · 0.3%
  • 上海市(县)8 · 0.3%
  • 上海市(市辖区)8 · 0.3%
  • 上饶市8 · 0.3%

  共 394 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 2.8% 的非空记录。

• 新能源汽车分国别进出口

  交通运输 · 2,828 行

  原生

  在这里叫“地区”

  通常为“中国”

  含义：地区

  非空率

  100%

  取值

  • 中国2,827 · 100.0%

  共 1 个不同的值。

• 全国开发区点位和基本信息

  区域底数 · 2,781 行

  原生

  在这里叫“所属区域”

  华北、华东等七大区域

  非空率

  100%

  取值

  • 华东地区892 · 32.2%
  • 华中地区610 · 22.0%
  • 西南地区347 · 12.5%
  • 华北地区325 · 11.7%
  • 西北地区265 · 9.6%
  • 东北地区256 · 9.3%
  • 华南地区71 · 2.6%
  • 其他1 · 0.0%

  共 8 个不同的值。

• 省级电力年度统计

  区域底数 · 2,567 行

  原生

  在这里叫“地区”

  原表的地区或项目名称，照原样

  非空率

  100%

  取值

  • 全国281 · 10.9%
  • 吉林75 · 2.9%
  • 安徽75 · 2.9%
  • 山东75 · 2.9%
  • 广东75 · 2.9%
  • 新疆75 · 2.9%
  • 江苏75 · 2.9%
  • 河南75 · 2.9%
  • 浙江75 · 2.9%
  • 湖北75 · 2.9%

  共 39 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 37.2% 的非空记录。

• 农产品生产者价格指数

  区域底数 · 2,188 行

  原生

  在这里叫“地区”

  全国或省级行政区简称

  非空率

  100%

  取值

  • 全国1,288 · 58.9%
  • 上海30 · 1.4%
  • 云南30 · 1.4%
  • 内蒙古30 · 1.4%
  • 北京30 · 1.4%
  • 吉林30 · 1.4%
  • 四川30 · 1.4%
  • 天津30 · 1.4%
  • 宁夏30 · 1.4%
  • 安徽30 · 1.4%

  共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 71.2% 的非空记录。

• 全球清廉指数旧口径

  区域底数 · 2,116 行

  原生

  在这里叫“区域”

  透明国际的区域代码：AP 亚太、AME 美洲、WE/EU 西欧和欧盟、ECA 东欧和中亚、MENA 中东和北非、SSA 撒哈拉以南非洲

  非空率

  100%

  取值

  • WE/EU477 · 22.5%
  • SSA457 · 21.6%
  • AME391 · 18.5%
  • AP380 · 18.0%
  • ECA210 · 9.9%
  • MENA193 · 9.1%
  • MO3 · 0.1%
  • AF2 · 0.1%
  • AS2 · 0.1%
  • AM1 · 0.0%

  共 10 个不同的值。

同一个字段标识在不同数据集里的含义可能不同。以后用标准字段统一定义。