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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年05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05月更新。数据量共555608条，其中”新房”数据70798条，”二手房”数据484810条。

更新时间：
2022-05-31

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
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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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年05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29011条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 29011 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 24934 条，占全部数据的 85.9467098687%；
“规划户数” 不为空的共 28588 条，占全部数据的 98.5419323705%；
“经度, 纬度” 不为空的共 29011 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据303630条。其中：
“小区名称” 不为空的共 303630 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 224305 条，占全部数据的 73.8744524586%；
“房屋总数” 不为空的共 303630 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 303630 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2022年05月30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
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（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：
UTF-8。

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年04月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国634个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2022年04月更新。数据量共537534条，其中”新房”数据67826条，”二手房”数据469708条。

更新时间：
2022-04-28

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
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（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）

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GBK。

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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年04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29058条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 29058 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 25033 条，占全部数据的 86.1483928694%；
“规划户数” 不为空的共 28728 条，占全部数据的 98.8643402849%；
“经度, 纬度” 不为空的共 29058 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据302738条。其中：
“小区名称” 不为空的共 302738 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 223511 条，占全部数据的 73.8298462697%；
“房屋总数” 不为空的共 302738 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 302738 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2022年04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
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（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：
UTF-8。

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全国3万家综合商场约120万条楼层索引数据2022年3月更新

数据说明：
全国3万(3,0280)家综合商场约120万(1,196,752)条楼层索引数据，含每个商场的信息和每个商户的详细信息。

更新时间：
2022年3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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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年03月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国634个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2022年03月更新。数据量共526232条，其中新房楼盘数据65049条，二手房小区数据461183条。

更新时间：
2022-03-30

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：
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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2022年03月更新）

数据说明：
链家网全国124个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共28611条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 28611 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 24646 条，占全部数据的 86.1416937542%；
“规划户数” 不为空的共 28298 条，占全部数据的 98.906015169%；
“经度, 纬度” 不为空的共 28611 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据292851条。其中：
“小区名称” 不为空的共 292851 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 214852 条，占全部数据的 73.3656364499%；
“房屋总数” 不为空的共 292851 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 292851 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2022年03月28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
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（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：
UTF-8。

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安居客全国各城市房产经纪人公开数据42万条（2022年3月更新）

数据说明：
安居客全国各城市（共计491个）房产经纪人公开信息，共计42万条（准确数字：421,242），已根据经纪人ID去重。
点击查看各城市房产经纪人的数量统计列表

更新时间：
2022年3月更新。

详细字段说明：
“broker_id” – 经纪人ID,
“city” – 所属城市,
“true_name” – 经纪人名称,
“user_mobile” – 联系电话（421,235条有该信息）,
“service_year” – 服务年数,
“service_number” – 服务人数,
“star_level” – 评分,
“store_name” – 店铺名称,
“store_id” – 店铺ID,
“user_photo” – 用户图像,
“familiar_shangquan” – 覆盖商圈,
“updated” – 更新日期

示例数据：
点击查看安居客全国各城市房产经纪人示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

文件大小：
156MB。

温馨提示：
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