오픈 데이터
허베이 산업 데이터, 바로 사용하세요갱신일 2026-09-04 · v3
495개 현급 산업, 310개 제품, 167개 현·구, 76개 클러스터를 세 가지 방식으로: Excel에서 바로 열리는 CSV, 필요한 부분만 내보내는 페이지 내 필터, 개발자와 AI 에이전트를 위한 JSON. CC BY 4.0 라이선스: 출처 표기 시 무료.
다운로드
6개 데이터셋, CSV 또는 JSON
CSV는 BOM 포함 UTF-8입니다. 더블클릭하면 Excel에서 열립니다. 목록 필드는 "; "로 구분됩니다.
현급 산업
495 개현·구별 생산 품목: 제품, 규모, 수출 시장, 섹터
제품
310 개제품으로 산지 찾기: 생산 산업과 현·구
현
167 개현·구별 산업 요약과 산업 ID
대표 클러스터
77 개클러스터별 기업 수·생산액·수상
산업 분야
20 개섹터 → 산업 / 현·구 / 제품 ID
대표 기업
167 개클러스터별 공개 검증 가능한 대표 기업: 주소, 웹사이트, 제품, 출처
필터 및 내보내기
먼저 필터링하고 필요한 것만 내보내기
키워드·도시·수출 시장으로 필터링하고 행을 클릭하면 상세 페이지가 열립니다. "결과 내보내기"는 각 행의 페이지 링크가 포함된 CSV를 생성합니다.
처음 100 개만 표시됩니다. 내보내기에는 전체 495 개.
인용 및 공유
출처를 밝히고 필요한 분께 전달하세요
CC BY 4.0 라이선스: 상업적 용도를 포함해 자유롭게 사용·공유·수정할 수 있습니다. "Hebei Industry"와 이 페이지 링크를 표기해 주세요.
개발자 및 AI 에이전트
엔드포인트, 예제, 엔티티 모델
Every endpoint is a static file with no auth; JSON and CSV share one shape, and ids are stable enough to build page links from.
Notes
에이전트용: index.json에서 엔티티 유형을 파악하고, products.json에서 제품을 찾아 산업 ID를 얻은 뒤, industries.json에서 현·규모·시장을 읽고 /product/:slug, /industry/:county/:slug, /county/:slug로 링크하세요.
ID와 필드 구조는 안정적입니다. 실시간 백엔드도 같은 구조를 제공하므로 페이지와 에이전트는 그대로 동작합니다. 공급업체 엔티티는 산업 아래에 예약되어 있습니다.
출처: 허베이성 성급 중점 클러스터 107개 목록, 각 시의 공개 산업 정보, LLM 생성 수출 아틀라스(제품·시장 필드, 개별 검증되지 않음). 오류를 발견하셨나요? 오른쪽 아래 피드백 버튼을 이용해 주세요.
- sectorid: "sector:<slug>"
nameZhnameEnindustries[]clusters[]counties[]products[] - industryid: "industry:<county>:<slug>"
nameZhnameEndescZhdescEnsectorcountySlugcitySlugproductsZh[]productsEn[]markets[]exportFit 1-5scalecluster?markets: eu | na | sea | me | af | jp | kr | ru | ee | in | sa | au | ca | diaspora | global
- productid: "product:<slug>"
nameZhnameEnindustries[]sectors[]counties[]markets[] - regionid: "county:<slug>"
nameZhnameEncitySlugsummaryZhsummaryEnindustries[] - clusterid: "cluster:<slug>"
nameZhnameEnintroZhintroEnsectorcountySlugindustry?enterprisesoutputhonor? - enterpriseid: "<cluster>-<n>"
namenameEn?clusterSlug?countySlugtagZhtagEnindustry?products[]addresswebsite?phone?founded?highlights[]sources[]confidenceverifiedAtlat?lng?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/api/v1/industries.csv")
eu = df[df["markets"].str.contains("eu", na=False)]
eu[["nameZh", "nameEn", "cityZh", "countyZh", "scale"]]