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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年12月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年12月更新。数据量共961346条。其中”新房”数据118594条,”二手房”数据842752条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 961346 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 406991 条,占全部数据的 42.3355378813%;其中新房楼盘数据57887条,二手房小区数据349104条;
“楼栋总数” 不为空的共 425359 条,占全部数据的 44.2461923179%;其中新房楼盘数据38512条,二手房小区数据386847条;
“总户数” 不为空的共 540086 条,占全部数据的 56.1801890266%;其中新房楼盘数据50377条,二手房小区数据489709条;
“建筑年代” 不为空的共 466998 条,占全部数据的 48.5775152755%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据466998条;
“经度, 纬度” 不为空的共 911472 条,占全部数据的 94.812065583%。

更新时间:
2024-12-31

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。

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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携程旅行网国内景点详情数据85万条(2024年12月更新)

数据说明:
携程旅行网(https://you.ctrip.com/)上的国内景点详情数据,数据量共855778条。2024年12月更新。

更新时间:
2024年12月

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), ‘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), ‘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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mouser.com电子元件数据676万(2024年12月更新完毕)

数据说明:
mouser.com(国际站)所有电子元件分类下IC产品数据,共计676万条(准确数字:6,765,088)。
(1) 根据”MouserPartNumber”字段对数据做了去重。
(2) 过滤掉了大量”MouserPartNumber”值为”Not Assigned”的数据。如下示例:
https://www.mouser.com/ProductDetail/Phoenix-Contact/1503221?qs=6KrJN9bFrjOBem5Ft%2FGzvA%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/RAF-Electronic-Hardware/7485-a-440-b?qs=Cb2nCFKsA8q8%2Ft5F4wXzuw%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/RAF-Electronic-Hardware/3129-e-1032-al?qs=ZPkwNW6XKppdd6n%252BwfZqzQ%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/TE-Connectivity/6-1768045-2?qs=pupoQhW1%2FvnMyZqnvPTKtQ%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/Molex/19196-0077?qs=hs2naT6Fjs8Dx%252BJBdfYLhw%3D%3D

更新时间:
2024年8月开始,2024年12月结束。

详细字段说明:
“MouserPartNumber” – Mouser #
“Categories” – 完整分类(e.g. Semiconductors >Discrete Semiconductors > Diodes & Rectifiers >TVS Diodes / ESD Suppressors)
“Category1″
“Category2″
“Category3″
“Category4″
“Category5″
“MfrPartNumber” – Mfr. #
“Mfr”
“Brand”
“Description”
“Lifecycle”
“Datasheet” – Datasheet链接
“Image” – 图片链接
“Stock”
“Quantity”
“Pricing” – 区间价格表,JSON格式
“Specifications” – 规格参数表,JSON格式
“Compliance”
“FactoryLeadTime”
“AlternativePackaging”
“Documents” – 文档列表(类别、标题、链接),JSON格式
“MoreInformation” – 更多信息(标题、描述、图片链接),JSON格式
“FeaturedProducts” – 特色商品(标题、描述、图片链接),JSON格式
“URL” – 详情页URL
“Updated” – 采集日期

示例数据:
点击查看mouser.com电子元器件2024年12月最新在线示例数据

数据格式:
CSV。

字符编码:
UTF-8。

文件大小:
解压后27GB。

温馨提示:
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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年11月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年11月更新。数据量共847081条。其中”新房”数据115275条,”二手房”数据731806条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 847081 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 393366 条,占全部数据的 46.4378258986%;其中新房楼盘数据57248条,二手房小区数据336118条;
“楼栋总数” 不为空的共 392516 条,占全部数据的 46.3374813034%;其中新房楼盘数据38922条,二手房小区数据353594条;
“总户数” 不为空的共 475502 条,占全部数据的 56.1341831537%;其中新房楼盘数据50808条,二手房小区数据424694条;
“建筑年代” 不为空的共 410540 条,占全部数据的 48.4652589304%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据410540条;
“经度, 纬度” 不为空的共 802092 条,占全部数据的 94.6889376577%。

更新时间:
2024-11-30

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。

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得物APP十大鞋类品牌商品列表数据共计20.9万条2024年11月更新

数据说明:
得物(毒)APP,十大鞋类品牌(Nike、Jordan、Converse、Vans、李宁、adidas、adidas originals、Puma、安踏、匹克)对应的商品列表数据,共计20.9万条(准确数字:209,373,根据skuId去重),2024年11月更新。所有信息来自APP商品列表页,未采集详情页信息。

各品牌下鞋类商品的数量:
Nike 55,837
Jordan 24,904
PUMA 21,919
adidas 21,889
adidas originals 21,061
李宁 15,678
Vans 13,083
安踏 12,710
Converse 12,700
匹克 9,592

更新时间:
2024年11月。

详细字段说明:
brandId – 品牌ID;
brandName – 品牌名称;
skuId – 商品skuId;
spuId – 商品spuId;
title – 商品标题;
price – 商品售价(价格为”0.0″的为”暂无售价”商品,如下附图中第1件商品。有售价的商品共计172,172条);
categoryId – 分类ID;
propertyValueId – 属性ID;
propertyValue – 属性值;
soldCountText- 销量;
images – 图片;
brandLogoUrl – 品牌Logo;
articleNumber – 货号;
saleInventoryNo – 库存号;
spuLabelSummaryList – 标签;

示例数据:
点击查看得物鞋类品牌商品列表2024年11月在线示例数据

数据格式:
CSV(UTF-8编码)。

温馨提示:
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汽车之家全部品牌(350个)、系列(3449个)、型号配置参数(64509条)数据2024年11月采集

数据说明:
汽车之家全部350个汽车品牌、3,449个系列、64,509条型号配置参数数据。

更新时间:
2024年11月。

详细字段说明:
“brand_id”, 品牌ID
“brand_first_letter”, 品牌首字母
“brand_name”, 品牌名称
“brand_country”, 品牌国家
“brand_logo”, 品牌Logo链接
“brand_state”, 品牌状态
“series_id”, 车系ID
“series_name”, 车系名称
“series_logo”, 车系图片链接
“series_level”, 车系类型
“series_fueltypedetail”, 车系能源类型
“series_min_price”, 车系最低价
“series_max_price”, 车系最高价
“series_state”, 车系状态
“series_fctname”, 车系生产商
“series_url”, 车系URL
“spec_id”, 车型ID
“spec_name”, 车型名称
“spec_state”, 车型状态
“spec_year”, 车型年份
“spec_tag”, 车型标签
“spec_drive_mode”, 车型驱动方式
“spec_transmission”, 车型变速箱
“spec_mali”, 车型最高马力
“spec_price”, 车型指导价
“spec_deal_price”, 车型经销商报价(北京)
“spec_img”, 车型图片链接
“spec_details”, 车型详细配置参数(JSON格式,如下图所示)
“spec_url” 车型URL

spec_details_json_sample

示例数据:
点击查看汽车之家2024年11月汽车详细配置参数在线示例数据

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:
622MB

温馨提示:
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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年10月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年10月更新。数据量共799517条。其中”新房”数据113426条,”二手房”数据686091条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 799517 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 392374 条,占全部数据的 49.0763798643%;其中新房楼盘数据56653条,二手房小区数据335721条;
“楼栋总数” 不为空的共 391443 条,占全部数据的 48.9599345605%;其中新房楼盘数据38924条,二手房小区数据352519条;
“总户数” 不为空的共 454134 条,占全部数据的 56.8010436301%;其中新房楼盘数据50864条,二手房小区数据403270条;
“建筑年代” 不为空的共 387636 条,占全部数据的 48.4837720774%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据387636条;
“经度, 纬度” 不为空的共 756550 条,占全部数据的 94.6258803753%。

更新时间:
2024-10-27

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。

这不是我想要的数据,点击申请定制

房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年09月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国616个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年09月更新。数据量共776582条。其中”新房”数据112097条,”二手房”数据664485条。

其中:

“小区名称” 不为空的共 776582 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 390014 条,占全部数据的 50.2218696802%;其中新房楼盘数据56401条,二手房小区数据333613条;
“楼栋总数” 不为空的共 372950 条,占全部数据的 48.0245485989%;其中新房楼盘数据38989条,二手房小区数据333961条;
“总户数” 不为空的共 435842 条,占全部数据的 56.1231138502%;其中新房楼盘数据50720条,二手房小区数据385122条;
“经度, 纬度” 不为空的共 736092 条,占全部数据的 94.7861268997%。

更新时间:
2024-09-28

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
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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