数据说明：
全国14,848家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，包含商户108万(1,081,685)家。2025年1月更新。
含每个商场的信息和商场内商户的详细信息（包括商户所在楼层）。
情况说明：商场的数量为什么和6月份相比减少了？
有些商场之前有楼层索引数据，现在没了（如下示例），消失的都是规模特别小的商场。
572466 GaPaF1FhpDqNhNzN 中鑫购物广场 大连
1975302504 k7bY3Jq7q5rbprur 金正和购物广场 东莞
1978801320 EbOa3dj7sTvIEI0f 宝成商业广场 昆山
1993687985 G2tL6pp7DnEyOyRe 胜和广场 东莞
1981352471 k8lmEx50hOo0H2SH 中惠棠里商业广场 上海
……
另外，本次新增采集了一些商场，所以商户的总量比6月份还要多。
更新时间：
2024年11月-2025年1月。
详细字段说明：
1. 楼层索引（商户）信息表。
“mall_id” （商场id，与商场基本信息表中的shop_id字段进行关联）
“shop_id” （商户id）
“shop_uuid”（商户uuid）
“floor”（商户所在楼层）
“status”（商户状态：0 – 正常营业；1 – 已关店；2 – 商户尚未营业；3 – 暂停营业）
“name”（商户名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（别名）
“city_id”（城市ID）
“city”（站点城市名称）
“real_city”（真实归属城市）
“province”（省份）
“avg_price”（均价）
“regionname”（所属区县、商圈）
“address”（地址）
“big_category_id”（大分类ID）
“big_category”（大分类名称）
“small_category_id”（小分类ID）
“small_category”（小分类名称）
“star”（评分）
“longitude”（店铺经度, GCJ02）
“latitude”（店铺纬度, GCJ02）
“review_count”（评论数）
“has_takeaway”（是否有外卖）
“has_deals”（是否有团购）
“features”（特色）
“default_pic”（店铺默认图片）
“updated”（更新日期）
2. 商场基本信息表。
“shop_id”（商场ID，唯一、固定不变，与源平台ID一一对应）
“status”（商场状态：0 – 正常营业；1 – 已关店；2 – 商户尚未营业；3 – 暂停营业）
“name” （商场名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（商场别名）
“city_id” （城市ID）
“city”（站点城市名称）
“real_city”（真实归属城市）
“province”（省份）
“avg_price”（均价）
“area_code”（电话区号）
“phone”（联系电话）
“regionname”（所属区县）
“address”（地址）
“cross_road”（所在交叉路口）
“big_category_id”（大分类ID）
“big_category”（大分类名称）
“small_category”（小分类名称）
“star”（评分）
“longitude”（商场经度, GCJ02）
“latitude”（商场纬度, GCJ02）
“score_text” （评分文本）
“score1″（口味/产品评分）
“score2″（环境评分）
“score3″（服务评分）
“review_count”（评论总数）
“hours” （营业时间）
“tags” （标签）
“bangdan”（榜单）
“default_pic”（商场默认图片）
示例数据：
点击查看2025年1月全国商场楼层索引在线示例数据
点击查看综合商场在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）
字符编码：
UTF-8。
文件大小：
zip解压后约490MB。
