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全国新房楼盘+二手房小区数据（2025年03月更新）

数据说明：
全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2025年03月更新。数据量共987913条。其中”新房”数据120714条，”二手房”数据867199条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 987913 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 412569 条，占全部数据的 41.7616733457%；其中新房楼盘数据57960条，二手房小区数据354609条；
“楼栋总数” 不为空的共 433119 条，占全部数据的 43.8418160304%；其中新房楼盘数据38058条，二手房小区数据395061条；
“总户数” 不为空的共 547432 条，占全部数据的 55.4129766488%；其中新房楼盘数据49751条，二手房小区数据497681条；
“建筑年代” 不为空的共 476221 条，占全部数据的 48.2047508232%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据476221条；
“经度, 纬度” 不为空的共 922429 条，占全部数据的 93.371481092%。

更新时间：
2025-03-31

详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（房天下的小区ID）

说明：
（1）新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里，通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
（2）房天下用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
（2）二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）

字符编码：
GBK。

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安居客商业地产商铺写字楼出租数据（2025年3月更新）

数据说明：
安居客商业地产商铺、写字楼出租数据，2025年2月底-3月初采集，包含全国所有城市，共计128万条（准确数字1,282,869）。

更新时间：
2024年8月底-9月初，全新采集。

详细字段说明：
“houseId”,”名称”,”houseType”,”rentType”,”类别”,”objectType”,”城市”,”cityId”,”区域”,”商圈”,”地址”,”经度”,”纬度”,”地铁”,”面积”,”楼层”,”装修”,”标签”,”楼宇级别”,”物业费”,”楼盘名”,”日租金”,”月租金”,”转让费”,”支付方式”,”主图”,”视频”,”相册”,”配套设施”,”经纪人公司”,”经纪人”,”经纪人评分”,”houseInfo”,”描述”,”ajkInfoId”,”采集时间”,”URL”

在线示例数据：
点击查看安居客商业地产商铺写字楼出租（2025年3月更新）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：
3.46GB。

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生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据截止2024年11月

数据说明：
“生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据公开平台”（http://ljgk.envsc.cn/manage/index.html ）历史数据，包含所有焚烧炉的历史“排放物监测”和“炉膛温度监测”数据，截止2024年11月30日。
（1）包含企业1,035家。
（2）包括焚烧炉2,274个。
（3）焚烧炉排放物监测数据4,084,104条。
（4）焚烧炉炉膛温度监测数据883,832,540条。

更新时间：
2024年12月-2025年2月。

详细字段说明及示例数据：
1. “企业基本信息+焚烧炉信息”表： companies_basicinfo.csv
（1）一个焚烧炉一行数据。
（2）一共1035家企业，2274个焚烧炉。
（3）字段说明：
“企业ID”,”焚烧炉ID”,”企业名称”,”企业地址”,”统一社会信息代码”,”行政区划”,”法人代表”,”投产日期”,”信息公开负责人”,”联系方式”,”焚烧炉数”,”设计处理能力”,”发电功率”,”lat”（企业所在位置纬度）,”lng”（企业所在位置经度）,”焚烧炉名称”,”炉型”,”焚烧炉投产日期”,”设计处理能力(t/d)”,”停产日期”,”updated”
（4）点击查看”企业基本信息+焚烧炉信息”表在线示例数据

2. 排放物监测数据表：emission_monitor_data.csv
（1）每个焚烧炉一天一条（行）数据，共计4,084,104条。
（2）字段说明：
“企业ID”（通过该字段与企业基本信息关联）,”焚烧炉ID”（通过该字段与焚烧炉基本信息关联）,”企业名称”,”焚烧炉名称”,”监测日期”,”颗粒物折算浓度”,”颗粒物标准值”,”颗粒物CEMS备注”,”二氧化硫折算浓度”,”二氧化硫标准值”,”二氧化硫CEMS备注”,”氮氧化物折算浓度”,”氮氧化物标准值”,”氮氧化物CEMS备注”,”氯化氢折算浓度”,”氯化氢标准值”,”氯化氢CEMS备注”,”一氧化碳折算浓度”,”一氧化碳标准值”,”一氧化碳CEMS备注”,”updated”
（3）点击查看”排放物监测数据”表在线示例数据

3. 炉膛温度监测数据表：furnace_temperature_monitor_data.csv
（1）每个焚烧炉每个检测时间点一条（行）数据，共计883,832,540条。
（2）字段说明：
“企业ID”（通过该字段与企业基本信息关联）,”焚烧炉ID”（通过该字段与焚烧炉基本信息关联）,”企业名称”,”焚烧炉名称”,”监测日期”,”检测时间点”,”状态”,”温度”,”updated”
（3）点击查看”炉膛温度监测数据”表在线示例数据

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：
（1）”企业基本信息+焚烧炉信息”表companies_basicinfo.csv 888KB
（2）排放物监测数据表emission_monitor_data.csv 0.98GB
（3）炉膛温度监测数据表furnace_temperature_monitor_data.csv 182GB

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全国新房楼盘+二手房小区数据（2025年02月更新）

数据说明：
全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2025年02月更新。数据量共972328条。其中”新房”数据120726条，”二手房”数据851602条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 972328 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 412618 条，占全部数据的 42.4360915247%；其中新房楼盘数据58316条，二手房小区数据354302条；
“楼栋总数” 不为空的共 427039 条，占全部数据的 43.919233016%；其中新房楼盘数据38400条，二手房小区数据388639条；
“总户数” 不为空的共 540969 条，占全部数据的 55.6364724661%；其中新房楼盘数据50223条，二手房小区数据490746条；
“建筑年代” 不为空的共 471655 条，占全部数据的 48.5078080648%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据471655条；
“经度, 纬度” 不为空的共 920631 条，占全部数据的 94.6831727565%。

更新时间：
2025-02-23

详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（房天下的小区ID）

说明：
（1）新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里，通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
（2）房天下用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
（2）二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）

字符编码：
GBK。

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全国综合商场商家楼层索引数据2025年1月更新

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。

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全国新房楼盘+二手房小区数据（2025年01月更新）

数据说明：
全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2025年01月更新。数据量共964675条。其中”新房”数据119615条，”二手房”数据845060条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 964675 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 408864 条，占全部数据的 42.3836006945%；其中新房楼盘数据57914条，二手房小区数据350950条；
“楼栋总数” 不为空的共 425113 条，占全部数据的 44.0680021769%；其中新房楼盘数据38373条，二手房小区数据386740条；
“总户数” 不为空的共 539304 条，占全部数据的 55.9052530645%；其中新房楼盘数据50159条，二手房小区数据489145条；
“建筑年代” 不为空的共 467417 条，占全部数据的 48.453313292%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据467417条；
“经度, 纬度” 不为空的共 913388 条，占全部数据的 94.6834944411%。

更新时间：
2025-01-19

详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（房天下的小区ID）

说明：
（1）新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里，通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
（2）房天下用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
（2）二手房小区示例数据
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数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）

字符编码：
GBK。

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瑞幸咖啡（luckin coffee）APP全国门店POI数据22473条2025年1月更新

数据说明：
瑞幸咖啡APP全国门店分布数据，包括门店的名称、地址、省份、城市、区域、经纬度等信息。共计22,473条。

更新时间：
2025年1月。

详细字段说明：
“shopId”,”number”,”name”,”address”,”province”,”city”,”district”,”bdLon”（百度经度）,”bdLat”（百度纬度）,”gcjLon”（火星经度）,”gcjLat”（火星纬度）,”shopTelephone”,”workTime”（营业时间）

示例数据：
点击查看瑞幸咖啡APP全国门店POI数据在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）

字符编码：
UTF-8。

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中国土地市场网(landchina)“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日-2024年12月31日数据约356万条

数据说明：
中国土地市场网（landchina.com）“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日到2024年12月31日数据，共计约356万条（3,563,108），无重复（根据recorderguid去重）。
包括”项目位置”经纬度信息，网站本身没有经纬度信息，该经纬度数据(“Lng”,”Lat”)是使用高德地图API根据地址（”行政区”和”项目位置”）查询而来的，部分地址无法查询到经纬度数据，所以部分经纬度信息(“Lng”,”Lat”)是空的。

更新时间：
（1）2025年1月更新。
（2）本数据是在《中国土地市场网(landchina)“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日-2023年12月31日数据约339万条》基础上做的增量更新（新增采集了2024年1月1日到2024年12月31日的数据）。

详细字段说明：
“recorderguid”,
“行政区”,
“省”,
“市”,
“区”,
“电子监管号”,
“项目名称”,
“项目位置”,
“面积”,
“土地用途”,
“土地使用年限”,
“土地级别”,
“土地来源”,
“供地方式”,
“行业分类”,
“成交价格(万元)”,
“土地使用权人”,
“约定容积率_下限”,
“约定容积率_上限”,
“约定交地时间”,
“约定开工时间”,
“约定竣工时间”,
“实际开工时间”,
“实际竣工时间”,
“批准单位”,
“合同签订日期”,
“分期支付约定”,
“URL”,
“Lng”,
“Lat”

示例数据：
点击查看中国土地市场网“土地供应-结果公告/供地结果”在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

文件大小：
2.31GB

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