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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年10月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国624个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2022年10月更新。数据量共667755条，其中”新房”数据77484条，”二手房”数据590271条。

更新时间：
2022-10-25

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。

温馨提示：
如果您发现示例数据无法打开了，请联系在线客服QQ（1649677458或312602670）处理。

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沈阳市美食类外卖店铺基本信息数据（2022年10月更新）

数据说明：
沈阳市美食类外卖店铺基本信息数据，2022年10月采集。共计12,177条，根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重，无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间：
2022年10月初采集。

详细字段说明：
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份（根据经纬度反查）,
‘city’ – 所在城市（根据经纬度反查）,
‘district’ – 所在区域（根据经纬度反查）,
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式（联系电话）,
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费（数值）,
‘delivery_fee_tips’ – 配送费（文字）,
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送（骑手）评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo（列表页）,
‘store_logo’ – 店铺Logo（详情页）,
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据：
点击查看沈阳市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF8。

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携程旅游国内景点数据（2022年09月更新）

数据说明：
携程旅游的国内景点数据，共123,077条。这些景点全部都是中国国内的景点，没有海外景点。2022年09月底更新。

更新时间：
2022年09月30日。

详细字段说明：
“sight_id” – 景点ID
“sight_name” – 景点名称
“sight_en_name” – 景点英文名称
“alias” – 景点别名
“feature” – 景点特色
“short_features” – 景点亮点
“city” – 城市
“district” – 区县
“district_en_name” – 区县英文名
“address” – 地址
“open_time” – 开放时间
“phone” – 官方电话
“tags” – 标签
“photos” – 景点图片链接
“comment_score” – 评分
“comment_count” – 评论数
“comment_count_info” – 评论统计信息
“grade” – 景点级别
“introdcution” – 景点介绍
“Special_tips” – 必看贴士
“ampa_lat” – 高德地图_坐标纬度
“amap_lng” – 高德地图_坐标经度
“google_lat” – 谷歌地图_坐标纬度
“google_lng” – 谷歌地图_坐标经度
“baidu_lat” – 百度地图_坐标纬度
“baidu_lng” – 百度地图_坐标经度
“parent_sight_id” – 父景点ID
“child_sight_id” – 子景点ID
“nearyby_sight” – 附近景点
“nearyby_restaurant” – 附近美食
“nearyby_hotel” – 附近酒店
“inChina” – 是否中国景点
“isOverseas” – 是否海外景点
“url” – 景点详情页url

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：
UTF-8。

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天津市美食类外卖店铺基本信息数据（2022年10月更新）

数据说明：
天津市美食类外卖店铺基本信息数据，2022年10月采集。共计28,555条，根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重，无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间：
2022年9月底到10月初采集。

详细字段说明：
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份（根据经纬度反查）,
‘city’ – 所在城市（根据经纬度反查）,
‘district’ – 所在区域（根据经纬度反查）,
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式（联系电话）,
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费（数值）,
‘delivery_fee_tips’ – 配送费（文字）,
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送（骑手）评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo（列表页）,
‘store_logo’ – 店铺Logo（详情页）,
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据：
点击查看天津市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF8。

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成都市美食类外卖店铺基本信息数据（2022年10月更新）

数据说明：
成都市美食类外卖店铺基本信息数据，2022年10月采集。共计28,578条，根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重，无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间：
2022年9月底到10月初采集。

详细字段说明：
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份（根据经纬度反查）,
‘city’ – 所在城市（根据经纬度反查）,
‘district’ – 所在区域（根据经纬度反查）,
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式（联系电话）,
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费（数值）,
‘delivery_fee_tips’ – 配送费（文字）,
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送（骑手）评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo（列表页）,
‘store_logo’ – 店铺Logo（详情页）,
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据：
点击查看成都市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF8。

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全国3.3万家综合商场约112万条楼层索引数据2022年9月更新

数据说明：
全国3.3万(33,176)家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，其中商户数据112万(1,120,700)条。2022年9月中旬更新。
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）。

更新时间：
2022年9月。

详细字段说明：
1. 商场基本信息表。
“shop_id”（商户ID，唯一、固定不变，与源平台ID一一对应）
“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；4 – 网友提交的公共信息。）
“name” （商户名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（商户别名）
“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”（经度，腾讯地图）
“latitude”（纬度，腾讯地图）
“score_text” （评分文本）
“score1″（口味/产品评分）
“score2″（环境评分）
“score3″（服务评分）
“score4″（其它评分）
“review_count”（评论总数）
“bookable”（是否接受预定）
“has_takeaway” （是否有外卖）
“has_deals” （是否有团购）
“dishtags”（推荐菜）
“hours” （营业时间）
“tags” （标签）
“default_pic”（店铺默认图片）

2. 楼层索引（商户）信息表。
“MallID” （商场id，与商场基本信息表中的shop_id字段进行关联）
“MallName”（商场名称）
“AllFloors”（商场所有楼层列表）
“CurrentFloor”（商户所在楼层）
“ID”（商户id）
“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；4 – 网友提交的公共信息。）
“CityID”（城市ID）
“City”（所在城市）
“Province”（所在省份）
“ShopType”（店铺类型ID）
“ShopPower”（评分）
“ShopName”（商户名称）
“BranchName”（分店名）
“RegionName”（所属区县或商圈）
“CrossRoad”（所在交叉路口）
“Address”（地址）
“CategoryName”（最小分类名称）
“PriceText”（客单价）
“Tags”（标签）
“DefaultPic”（店铺默认图片）
“AltName”（商户别名）
“Latitude”（纬度，腾讯地图）
“Longitude”（经度，腾讯地图）
“VoteTotal”（精选评价）
“Bookable”（是否接受预定）
“AreaCode”（电话区号）
“PhoneNos”（联系电话）
“Hours”（营业时间）

示例数据：
点击查看综合商场在线示例数据
点击查看2022年9月全国商场楼层索引在线示例数据

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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阿里巴巴1688全国供应商数据2022年全量更新80w条

数据说明：
2022年我们对历史的600+万供应商ID(member_id)进行了更新，并对新增的供应商进行了采集。本次采集只保留了存活的供应商，去掉了所有下线的数据。最终在线的供应商数据量为806,046条。

更新时间：
2022年7月到2022年9月。

详细字段说明：
“member_id”,
“公司名称”,
“省份”,
“城市”,
“地址”,
“lng”（火星坐标）,
“lat”（火星坐标）,
“联系人”,
“固定电话”（有47万条该字段不为空）,
“移动电话”（有64.7万条该字段不为空）,
“诚信通年份”,
“主营”,
“标签”,
“经营模式”,
“工商-名称”,
“工商-注册地址”,
“工商-注册资本”,
“工商-成立日期”,
“工商-统一社会信用代码”,
“工商-法人代表”,
“工商-登记机关”,
“工商-企业类型”,
“工商-营业期限”,
“工商-年报时间”,
“工商-经营范围”,
“商品数量”,
“响应”,
“回头率”,
“年交易额”,
“公司面积”,
“员工总数”,
“商标/品牌”,
“供货客户”,
“代工品牌”,
“URL”

在线示例数据：
点击查看1688供应商2022年在线示例数据

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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年09月更新）

数据说明：
链家网全国123个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共29980条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 29980 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 25555 条，占全部数据的 85.2401601067%；
“规划户数” 不为空的共 29301 条，占全部数据的 97.7351567712%；
“经度, 纬度” 不为空的共 29980 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据307011条。其中：
“小区名称” 不为空的共 307011 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 232132 条，占全部数据的 75.6103201514%；
“房屋总数” 不为空的共 307011 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 307011 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2022年09月27日。

详细字段说明：
（1）新房楼盘数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “楼盘名称”, “楼盘别名”, “楼盘价格”, “楼盘状态”, “项目特色”, “预售资格”, “项目地址”, “售楼处地址”, “开发商”, “物业公司”, “最新开盘”, “物业类型”, “楼盘户型”, “交房时间”, “已交房楼栋数”, “容积率”, “产权年限”, “绿化率”, “规划户数”, “物业费用”, “车位情况”, “车位配比”, “供暖方式”, “供水方式”, “供电方式”, “建筑类型”, “嫌恶设施”, “占地面积”, “建筑面积”, “经度”, “纬度”, “URL”

（2）二手房小区数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “小区名称”, “均价”, “地址”, “建筑年代”, “建筑类型”, “物业费用”, “物业公司”, “开发商”, “楼栋总数”, “房屋总数”, “附近门店”, “经度”, “纬度”, “URL”

说明：链家网用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”, “纬度”数据也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：
UTF-8。

温馨提示：
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