来源与方法

数据从哪里来，如何核实

Name: 亚太开放营销数据库
Creator: aTELiER FACTORY
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

APAC Open Marketing Database由aTELiER FACTORY制作。本页列出全部来源、未收录的数据及原因、以及制作方法。

使用条件

数据库的汇编部分（表结构与说明）采用CC BY 4.0，注明出处即可用于商业、研究和AI训练。数据本身遵循各来源的使用条件。

引用格式
APAC Open Marketing Database (aTELiER FACTORY), version 2026-10-12. https://atelierfactory.jp/data/asia/

但世界卫生组织（WHO）的数据（饮酒、吸烟、肥胖等）不得用于营利目的（CC BY-NC-SA 3.0 IGO）。使用时请按相同条件共享。

制作方法

从各国统计局和国际机构网站下载公开文件。原文件保持不变，并记录网址、获取日期和SHA-256指纹。
将国家和分类名称统一为国际代码（国家用ISO3，支出用COICOP等）。
逐一阅读使用条件，只收录注明出处即可自由使用的数据。
当多个机构发布同一数据时，按固定优先级选取一个，并保留其他候选值及其差异。
对于亚洲箱庭中显示的数字，我们重新打开原始文件，核实记录位置的文字完全一致。

已收录的来源（72）

展开列表

来源	国家	使用条件
`wb`	全部	CC BY 4.0
`icp`	全部	CC BY 4.0
`worldbank_icp2021`	全部	CC BY 4.0
`findex`	全部	CC BY 4.0
`wpp`	全部	CC BY 3.0 IGO
`联合国家庭规模和构成数据库`	全部	CC BY 3.0 IGO
`sdg`	全部	联合国使用条件（注明出处可再利用）
`ilo`	全部	CC BY 4.0
`adb`	全部	CC BY 3.0 IGO
`oecd`	全部	经合组织使用条件（注明出处可商用）
`oecd_na_coicop1999`	全部	经合组织使用条件（注明出处可商用）
`oecd_na_coicop2018`	全部	经合组织使用条件（注明出处可商用）
`oecd_regions`	全部	经合组织使用条件（注明出处可商用）
`derived`	全部	遵循原始数据的使用条件
`dhs`	全部	DHS API 使用条件（须注明出处）
`wikipedia`	全部	CC0
`estat_kakei`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`eurostat_hbs`	全部	CC BY 4.0
`nso_ses`	全部	Open Government Licence Thailand
`nso_tha`	全部	Open Government Licence Thailand
`pdh_hies`	全部	CC BY 4.0
`psa_fies`	全部	菲律宾统计局使用条件（注明出处可再利用）
`singstat_hes`	全部	Singapore Open Data Licence
`census`	全部	公有领域
`dosm`	全部	CC BY 4.0
`ons`	全部	Open Government Licence v3.0
`hdx_codps`	全部	CC BY-IGO（缅甸为 CC BY）
`hdx_cod_ps`	全部	CC BY-IGO（缅甸为 CC BY）
`ghsl_ucdb`	全部	CC BY 4.0
`overture_places`	全部	CDLA Permissive 2.0
`abs_retail_hsi`	全部	CC BY 4.0
`aus_abs_erp_state_age_sex`	全部	CC BY 4.0
`aus_abs_hes2016_state_expenditure`	全部	CC BY 4.0
`brn_deps_population_district`	全部	DEPS 使用条件（注明出处可使用）
`csd_retail_sales`	全部	DATA.GOV.HK 使用条件（注明出处可商用）
`dosm_hes2024`	全部	CC BY 4.0
`dosm_iowrt_3d`	全部	CC BY 4.0
`dosm_population_state`	全部	CC BY 4.0
`estat_census2025`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`estat_dashboard`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`estat_economic_census_2021`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`estat_kakei_annual_total_single`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`estat_population_estimates_2024`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`hkg_csd_lbnp_district`	全部	DATA.GOV.HK 使用条件（注明出处可商用）
`ind_fill_mospi_hces`	全部	Government Open Data License - India
`jpn_nfis2019_pref_expenditure`	全部	日本政府标准使用条款第2.0版
`kor_mois_resident_register_dong`	全部	韩国公共数据门户：使用许可范围无限制
`mdv_mbs_projection_atoll`	全部	注明出处即可自由转载（报告中注明）
`mng_nso_population_aimag`	全部	CC BY 4.0
`nso_population_by_age_sex_province_monthly`	全部	Open Government Licence Thailand
`nso_ses_avg_monthly_expenditure_2024`	全部	Open Government Licence Thailand
`nso_ses_os_22`	全部	Open Government Licence Thailand
`nzl_statsnz_hes2023_region_expenditure`	全部	CC BY 4.0
`nzl_statsnz_subnational_2025`	全部	CC BY 4.0
`ons_family_spending_workbook1`	全部	Open Government Licence v3.0
`pak_census2023_age_sex_province`	全部	巴基斯坦统计局使用条件（注明出处可商用）
`pak_pbs_hies2025_province_expenditure`	全部	巴基斯坦统计局使用条件（注明出处可商用）
`pdh_df_hhexp`	全部	CC BY 4.0
`pdh_hhcounts_subnational`	全部	CC BY 4.0
`pdh_hies_income_region`	全部	CC BY 4.0
`phl_popcen2024_province`	全部	菲律宾统计局使用条件（注明出处可再利用）
`psa_aspbi_2022`	全部	菲律宾统计局使用条件（注明出处可再利用）
`psa_fies2023_t1_income_expenditure_region`	全部	菲律宾统计局使用条件（注明出处可再利用）
`psa_fies2023_t7_expenditure_by_group_decile`	全部	菲律宾统计局使用条件（注明出处可再利用）
`sgp_singstat_resident_region_age_sex`	全部	Singapore Open Data Licence
`singstat_D10072_multi_dimensional_data_cube_monthly_household_expenditure_a`	全部	Singapore Open Data Licence
`singstat_M601481_full`	全部	Singapore Open Data Licence
`singstat_M602171_retail_sales_value_based_on_2025_100_index_estimated_monthly`	全部	Singapore Open Data Licence
`singstat_M602181_value_of_food_beverage_sales_based_on_2025_100_index_estimat`	全部	Singapore Open Data Licence
`twn_dgbas_fies2025_county_expenditure`	全部	政府资料开放授权条款第1版（注明出处可商用）
`twn_ris_county_age_monthly`	全部	政府资料开放授权条款第1版（注明出处可商用）
`usa_fill_census_marts`	全部	公有领域

未收录的数据（29）

排除了使用条件注明“仅限人道用途”“不得商用”的数据，以及未注明使用条件的数据。

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表	来源	处理	行数
`city_panel`	`ookla_speedtest`	已排除（条件禁止）	162,992
`market_size_retail`	`dsec_retail`	已排除（条件不明）	26
`market_size_retail`	`nso_trade_turnover`	已排除（条件不明）	9
`region_household_spending`	`brn_deps_hes2024_district_expenditure`	已排除（条件不明）	4
`region_household_spending`	`btn_blss2022_expenditure_dzongkhag`	已排除（条件不明）	60
`region_household_spending`	`chn_nbs_yb2021_consumption_province`	已排除（条件不明）	279
`region_household_spending`	`khm_nis_cses2023_zone_expenditure`	已排除（条件不明）	12
`region_household_spending`	`lka_hies2019_expenditure_province`	已排除（条件不明）	144
`region_household_spending`	`mng_nso_hses_region_expenditure`	已排除（条件不明）	6
`region_household_spending`	`npl_nso_nlss4_province_expenditure`	已排除（条件不明）	35
`region_panel`	`hdx_codps`	已排除（条件禁止）	548
`region_population_age`	`hdx_codps`	已排除（条件禁止）	26,852
`region_population_latest`	`chn_census2020_province`	已排除（条件不明）	775
`region_population_latest`	`fsm_census2023_state`	已排除（条件不明）	80
`region_population_latest`	`hdx_cod_ps`	已排除（条件禁止）	578
`region_population_latest`	`idn_kemkes_profil2025_province`	已排除（条件不明）	114
`region_population_latest`	`ind_tgpp_projection_state`	已排除（条件不明）	507
`region_population_latest`	`lka_census2024_district`	已排除（条件不明）	125
`region_population_latest`	`lka_dcs_midyear_district`	已排除（条件不明）	75
`region_population_latest`	`mmr_census2024_state`	已排除（条件不明）	437
`region_population_latest`	`npl_nso_projection_province`	已排除（条件不明）	315
`region_population_latest`	`pak_planning_projection_province`	已排除（条件不明）	15
`region_population_latest`	`plw_bbp_census2020_state`	已排除（条件不明）	16
`region_population_latest`	`png_census2024_province`	已排除（条件不明）	66
`region_population_latest`	`prk_census2008_province`	已排除（条件不明）	171
`region_population_latest`	`slb_census2019_province`	已排除（条件不明）	220
`region_population_latest`	`vnm_nso_pxweb_population_province`	已排除（条件不明）	189
`region_population_latest`	`vut_census2020_province`	已排除（条件不明）	152
`regions`	`hdx_codps`	已排除（条件禁止）	548

全部表

展开24张表

表	行数	说明
`countries`	49	iso3, name_ja, name_en, region_ja, is_core, in_apac, un_m49, wb_code, adb_code, income_group, capital
`indicators`	53	id, name_ja, explain_ja, unit, kind, source_priority, caution
`country_panel`	131,872	iso3, year, indicator, value, source, source_code, name_ja
`country_panel_all_sources`	187,780	iso3, year, indicator, value, source, source_code, name_ja
`country_latest`	2,299	iso3, name_ja, indicator, indicator_ja, year, value, unit, source, source_code, is_projection
`source_agreement`	58	indicator, source_a, source_b, pairs, how_far, median_ratio_a_over_b, verdict
`population_age`	108,720	iso3, name_ja, year, age_band, pop_total, pop_male, pop_female, is_projection
`spending_structure`	3,648	iso3, year, source, basis, coicop, coicop_ja, group6, share_pct, amount, currency, note, name_ja
`spending_group6`	1,842	iso3, name_ja, year, source, basis, group6, share_pct
`regions`	7,724	iso3, level, region_code, region_name, parent_name, level_name_local, source, country_ja
`region_population_age`	557,631	iso3, level, region_code, year, sex, age_band, population, source
`region_panel`	26,473	iso3, level, region_code, year, source, pop_total, pop_0_14_pct, pop_15_34_pct, pop_35_64_pct, pop_65p_pct, region_name, parent_name, country_ja
`category_master`	57	category_id, category_ja, group_ja, icp_series, dhs_indicators, findex_series, wiki_articles
`category_involvement`	32,033	iso3, category_id, measure, year, value, source, breakdown, note, category_ja, group_ja, country_ja
`category_involvement_latest`	4,101	iso3, category_id, measure, year, value, source, breakdown, note, category_ja, group_ja, country_ja
`category_interest_monthly`	93,336	lang, category_id, yyyymm, views, vpm
`language_market_map`	26	lang, market, lang_ja
`cities`	11,422	city_id, city_name, city_names_all, country_name, area_km2, pop_2025, income_group_wb, world_region, is_capital, iso3, lon, lat, in_apac, country_ja, pop_2030, pop_2015, pop_growth_2015_2025_pct, gdp_ppp_per_capita, hdi, pop_young_pct, pop_older_pct, places_total, source
`city_panel`	889,315	city_id, year, indicator, value, iso3, city_name, source
`region_population_latest`	27,692	iso3, adm1_id, measure, sign, source_dataset, level, region_name_source, age_group, sex, value, unit, src_file, src_loc, src_value, source
`region_household_spending`	4,748	iso3, adm1_id, adm1_name, region_name_source, match_how, survey, year, area, household_type, measure, currency, price_basis, group_level, group_code, group_codes_covered, group_match, group_name_coicop, group_name_source, value, share_pct, share_basis, total_value, comparable_across_countries, comparability_note, source_dataset, src_file, src_loc, src_value, note, source
`market_size_household`	9,679	layer, iso3, year, period_label, survey, source_dataset, source_table, household_scope, item_code, item_name, item_level, item_path, coicop2018_code, coicop2018_name_ja, coicop2018_match, value_lc, currency, value_usd, fx_lc_per_usd, formula, inputs, input_years, year_gap_note, comparable_across_countries, approx, approx_reason, note, source
`market_size_icp`	1,860	layer, iso3, year, icp_series, icp_series_name, scope, coicop2018_code, coicop2018_name_ja, coicop2018_match, value_ppp_intl_usd, value_usd, value_lc_icp_published, currency, population_used, formula, inputs, input_years, year_gap_note, comparable_across_countries, approx, approx_reason, note, source
`market_size_retail`	1,139	layer, iso3, year, source_dataset, measure, classification, industry_code, industry_name, isic4_code, isic4_match, sector, value_lc, currency, value_usd, fx_lc_per_usd, periods_summed, formula, inputs, input_years, year_gap_note, comparable_across_countries, approx, approx_reason, note, source

供程序和AI使用

llms.txt — 面向AI的说明
datapackage.json — 表与文件目录及校验值（Frictionless Data格式）
croissant.json — 机器学习数据集元数据（Croissant）
SHA256SUMS.txt — 下载文件的校验值