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Algeria Administrative Divisions Database

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github2026-04-26 更新2026-04-21 收录
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https://github.com/ta9in-oss/algeria-admin-divisions
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官方服务:
资源简介:
一个全面的、多语言(阿拉伯语、法语、英语)的阿尔及利亚69个省份(wilayas)、其地区(dairas)和市镇(communes)的数据库。

A comprehensive, multilingual (in Arabic, French and English) database covering Algeria's 69 wilayas (provinces), their affiliated dairas (districts) and communes.
创建时间:
2026-04-14
原始信息汇总

阿尔及利亚行政区划数据库数据集概述

数据集基本信息

  • 数据集名称:阿尔及利亚行政区划数据库 (Algeria Administrative Divisions Database)
  • 维护者:Ta9in
  • 许可证:MIT License
  • 最后更新日期:2026-04-20 11:36 UTC
  • 数据质量:69/69 省份 (Wilayas) 数据已覆盖

数据集内容与范围

  • 地理范围:阿尔及利亚全国。
  • 行政级别:包含三个级别的行政区划数据:
    1. 省份 (Wilayas):共69个。
    2. 区县 (Dairas):共533个。
    3. 市镇 (Communes):共1541个。
  • 语言支持:数据包含阿拉伯语、法语和英语三种语言的名称。
  • 历史沿革:数据集反映了行政区划的演变:
    • 最初:48个历史省份。
    • 2019年11月:新增10个南部省份(由行政区升级)。
    • 2025年11月:从现有省份中拆分出11个新省份。

数据完整性与状态

  • 完整数据 (48个省份):省份代码1-48,包含完整的市镇、区县和联系信息。
  • 部分数据 (10个省份):省份代码49-58,包含完整的市镇数据,但区县和联系信息不完整。数据来源为网络爬取和旧数据集。
  • 仅名称数据 (11个省份):省份代码59-69,仅包含省份名称,缺少市镇、区县和联系信息。数据为手动输入。

数据结构与文件

数据集文件位于 data/processed/ 目录下:

  • wilayas.json:所有69个省份的数据。
  • communes.json:所有市镇的数据。
  • dairas.json:所有区县的数据。

数据模式 (Schema)

省份 (Wilaya) 字段

  • code:2位数字代码 (01-69)。
  • name_ar/name_fr/name_en:阿拉伯语/法语/英语名称。
  • phone/fax/email/website/address_ar:联系电话、传真、邮箱、网站、阿拉伯语地址。
  • created_year:创建年份(2019或2025,仅限新省份)。
  • parent_wilaya:父级省份代码(针对拆分出的省份)。
  • data_completeness:数据完整性 (full, partial, names_only)。
  • source:数据来源 (merged, scraped, manual)。

市镇 (Commune) 字段

  • code:4位数字代码 (XXYY)。
  • name_ar/name_fr/name_en:阿拉伯语/法语/英语名称。
  • wilaya_code:所属省份代码。
  • daira_name_ar:所属区县的阿拉伯语名称。
  • fax:传真号码。

区县 (Daira) 字段

  • name_ar/name_fr/name_en:阿拉伯语/法语/英语名称。
  • wilaya_code:所属省份代码。
  • communes:所属市镇的代码列表。

数据来源

  1. algeria-locations.json:覆盖最初的48个省份,包含完整的联系信息和区县数据,语言为阿拉伯语。
  2. apcsali-adrar.dz(网络爬取):覆盖58个省份(当前),包含市镇代码和传真信息,语言为阿拉伯语和法语。
  3. 手动输入:覆盖2025年新增的11个省份,仅包含名称,语言为阿拉伯语和法语。

使用方式

数据集提供多种格式和使用示例:

  • JSON:主数据格式,位于 data/processed/
  • CSV/SQL:导出格式,位于 data/exports/
  • 提供了 PythonJavaScriptSQL 的代码示例,用于加载和查询数据。

数据处理流程

数据通过自动化管道处理,每周日通过 GitHub Actions 自动运行,也可手动触发。流程包括:

  1. 爬取(针对省份1-58)。
  2. 合并(爬取数据、旧数据集和手动输入数据)。
  3. 翻译(生成英语名称)。
  4. 验证(检查代码、重复项和引用关系)。
  5. 导出(生成CSV和SQL格式)。
  6. 更新README(刷新数据统计信息)。
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
在构建阿尔及利亚行政区划数据库的过程中,项目团队采用了多源数据融合的策略,以确保信息的全面性与准确性。数据来源于三个主要渠道:历史遗留的48个省份完整数据集、通过自动化爬虫从官方网站获取的58个省份更新数据,以及针对2025年新增的11个省份进行的手动录入。这些原始数据经过精心设计的处理流程,包括数据清洗、多语言翻译与格式统一,最终整合为结构化的JSON、CSV及SQL格式,便于各类应用场景下的直接调用。
使用方法
使用者可通过多种技术途径便捷地接入该数据集。对于Python开发者,直接加载JSON文件后即可利用代码进行查询与筛选,例如按省份代码检索或列举特定年份新建的行政区划。JavaScript环境同样支持JSON格式的导入,便于Web应用的前端集成。此外,项目还提供了预构建的SQLite数据库文件,支持通过标准SQL语句执行复杂的联合查询与统计分析。数据集每周通过自动化管道更新,用户亦可本地运行完整的数据处理脚本,以获取最新的行政区划信息。
背景与挑战
背景概述
阿尔及利亚行政区划数据库(Algeria Administrative Divisions Database)是一个全面、多语言(阿拉伯语、法语、英语)的结构化数据集,由Ta9in机构于近期创建并维护。该数据集旨在系统化地收录阿尔及利亚的69个省份(wilayas)、533个县区(dairas)及1541个市镇(communes)的官方信息,覆盖了自独立以来的历史演变,特别是2019年和2025年两次重大行政区划调整。其核心研究问题聚焦于为地理信息系统、公共管理、社会研究及软件开发提供标准化、可访问的行政区划数据,以支持跨语言应用和数据分析,对阿尔及利亚的数字化治理和学术研究具有重要的基础性价值。
当前挑战
该数据集致力于解决地理信息系统中行政区划数据标准化与多语言整合的挑战,具体包括:如何准确反映阿尔及利亚动态变化的行政区划结构,确保数据与官方更新同步;以及如何克服多语言命名差异,实现阿拉伯语、法语和英语名称的统一映射。在构建过程中,挑战主要源于数据源的异构性与不完整性:历史数据仅覆盖48个省份,新增的11个省份缺乏详细的市镇和县区信息,需依赖手动录入;同时,网络爬取的数据存在部分缺失,如联系信息不完整,且数据融合过程需处理代码重复、引用一致性等验证问题,以维持整体数据质量。
常用场景
经典使用场景
在区域地理信息与行政管理领域,阿尔及利亚行政区划数据库为研究人员提供了标准化的地理编码框架。该数据集最经典的使用场景在于支持地理信息系统(GIS)的空间分析,例如通过整合省(wilaya)、区(daira)和市镇(commune)三级编码,实现人口分布、资源分配或选举地图的可视化建模。其多语言特性(阿拉伯语、法语、英语)进一步促进了跨国比较研究,使得国际团队能够无缝对接阿尔及利亚的地方行政数据,为区域规划与政策评估奠定数据基础。
解决学术问题
该数据集有效解决了行政地理研究中常见的边界动态更新与数据一致性问题。阿尔及利亚在2019年与2025年经历了行政区划的重大调整,新增了多个省份,传统数据源往往滞后于这些变化。本数据库通过融合历史档案、网络抓取和人工录入的多源数据,提供了覆盖69个省份的完整、及时且结构化的记录,从而支持学者进行行政区划演变、地方治理结构以及区域发展不平衡等议题的纵向研究,填补了该领域高质量开放数据的空白。
实际应用
在实际应用层面,该数据库被广泛集成于各类公共服务与商业平台中。政府机构可利用其构建电子政务系统,实现基于行政编码的快速地址匹配与服务分发;物流与电商企业则依赖其进行最后一公里配送的区域划分与路由优化。此外,在公共卫生领域,该数据集能够辅助疫情监测系统,将病例数据精确关联至具体的市镇层级,为资源调配和干预措施提供地理参照,显著提升了公共管理的精细化水平。
数据集最近研究
最新研究方向
在空间地理信息科学领域,阿尔及利亚行政区划数据库的发布为区域治理与地理空间分析提供了关键数据支撑。该数据集整合了69个省份、533个县区及1541个市镇的多语言信息,其动态更新机制与自动化数据管道设计,正推动着地理信息系统在行政边界变迁研究中的应用。随着2025年阿尔及利亚行政区划的扩展,该数据集成为研究北非地区行政演化、区域规划及公共服务数字化的热点基础。其结构化、多源融合的数据架构,不仅支持跨语言地理编码和空间查询,也为区域发展政策评估、灾害应急响应等跨学科研究提供了可靠的数据基础设施,具有显著的学术与实践价值。
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