数据说明：
淘宝/天猫商品分类映射表数据，主要用于根据商品详情页源码中的categoryId查询分类名称，共计19,371条。
例如，我们可以查表得知”50011979″（图1）对应的平台分类名称是”美容护肤/美体/精油->面部精华（新）->液态精华”（图2）。
更新时间：
2024年6月份。
详细字段说明：
“id”（分类ID）;
“name”（分类名称）;
“path”（分类名称路径，多级分类名称）;
“idpath”（ID路径，多级ID）;
“group_name”（分组名称）;
“spell”（拼音缩写）;
“leaf”（是否是最末级分类）;
“tips”（提示信息）;
示例数据：
点击查看淘宝/天猫商品分类映射表2024年6月更新在线示例数据
数据格式：
CSV（UTF-8编码）。
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数据说明：
携程网全国各城市酒店数据（含开业年份、装修年份、房间数、经纬度、评论数和评分等信息，详细见下面的字段说明部分），总计酒店基本信息909,097条。2024年5-6月份更新。
本次采集的数据源是APP，不是PC版网站。
各城市的数量统计：
点击查看各城市数量统计。
更新时间：
本次采集时间：2024年5月初到6月初。
字段说明：
“hotel_id” – 酒店ID，与平台一致；
“name” – 酒店中文名称；
“name_en” – 酒店英文名称；
“short_name” – 酒店简称；
“province” – 所在省份；
“city_id” – 城市ID；
“city” – 城市/县；
“real_city” – 所属行政城市；
“star” – 酒店星级;
“open_year” – 开业年份（共计有82.5w条该字段不为空）；
“fitment_year” – 装修年份（共计有21.8w条该字段不为空）；
“room_quantity” – 房间数（共计有86.9w条该字段不为空）；
“zone” – 所属商圈；
“area” – 行政区；
“address” – 地址；
“phones” – 联系电话；
“main_photo” – 酒店主图（URL）;
“lng_gd” – 高德经度；
“lat_gd” – 高德纬度；
“lng_bd” – 百度经度；
“lat_bd” – 百度纬度；
“comment_total” – 评论总数；
“total_score” – 总评分；
“health_score” – 卫生健康评分；
“enviromental_score” – 环境评分；
“service_score” – 服务评分；
“facilities_score” – 设施评分；
“sellingpoints” – 卖点；
“honor_tags” – 荣誉标签；
“hotel_facilities_popular” – 酒店热门设施（JSON格式）；
“hotel_facilities_more” – 酒店更多设施（JSON格式）；
“hotel_policy” – 酒店政策（JSON格式）；
“award_list” – 酒店榜单；
“images” – 酒店相册图(URL)；
“description” – 酒店介绍；
“video_url” – 视频介绍文件URL；
“min_price” – 最低价格和查询日期；
“video_caption_entities” – 视频弹幕；
“updated” – 本条数据采集更新的时间；
“url” – 酒店URL；
在线示例数据：
点击查看携程酒店2024年酒店基本信息在线示例数据
数据格式：
CSV（UTF-8编码）。
文件大小：
3.0GB；
按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
无星: 241,537家
1星: 7,523家
2星: 552,647家
3星: 74,525家
4星: 26,743家
5星: 6,122家
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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22317条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22317 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 17770 条，占全部数据的 79.6253976789%；
“规划户数” 不为空的共 19377 条，占全部数据的 86.8261863154%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22317 条，占全部数据的 100.0%；
二手房小区数据345223条。其中：
“小区名称” 不为空的共 345223 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 249150 条，占全部数据的 72.1707418104%；
“房屋总数” 不为空的共 345223 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 345223 条，占全部数据的 100.0%；
更新时间：
2024年05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
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
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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05月更新。数据量共759988条。其中”新房”数据102824条，”二手房”数据657164条。
其中：
“小区名称” 不为空的共 759988 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 383886 条，占全部数据的 50.5121133492%；其中新房楼盘数据55568条，二手房小区数据328318条；
“楼栋总数” 不为空的共 368130 条，占全部数据的 48.4389227198%；其中新房楼盘数据37633条，二手房小区数据330497条；
“总户数” 不为空的共 436157 条，占全部数据的 57.389985105%；其中新房楼盘数据54305条，二手房小区数据381852条；
“经度, 纬度” 不为空的共 727251 条，占全部数据的 95.6924319858%。
更新时间：
2024-05-22
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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数据说明：
2024年我们对历史发现的供应商进行了更新，并采集了新增的供应商。本次更新后只保留了存活的供应商，最终总量为67.5万条（准确数字：675,290条）。相对2023年5月的版本（95.3万条）减少了不少，由此也可以看出现在的经济确实不景气。
下面是一些关店（2023年还在营业）的供应商示例：
member_id 公司名称
uoto808 东莞市优特照明有限公司
danping213 上海澧泰贸易有限公司
b2b-220652445905334677 合肥世骏食品贸易有限公司
b2b-22119013808290c143 衡水市宏鑫建筑工程有限公司
b2b-220073552605634e46 深圳市龙华区来顺发服装商行
更新时间：
2024年3月初到2023年4月底。
详细字段说明：
“member_id”,
“公司名称”,
“省份”,
“城市”,
“联系人”,
“固定电话”,
“移动电话”,
“地址”,
“lng”,
“lat”,
“诚信通年份”,
“主营”,
“标签”,
“回头率”,
“工厂牌级”,
“服务响应率”,
“准时履约率”,
“安心购合约订单”,
“意向客户”,
“定制合约交易”,
“工厂介绍”,
“成立时间”,
“年交易额”,
“企业面积”,
“员工总数”,
“商标/品牌”,
“资质证书”,
“专利”,
“供货客户”,
“定制起订量”,
“贴牌起订量”,
“接外贸订单”,
“开票点数”,
“加工方式”,
“增值税发票”,
“生产人数”,
“月产值”,
“原材料采购时间”,
“特殊工艺”,
“商品数量”,
“产品类别”,
“店铺链接”,
“经营模式”,
“90天累计成交”,
“工商-名称”,
“工商-注册号”,
“工商-企业类型”,
“工商-法人代表”,
“工商-注册资本”,
“工商-最后年检”,
“工商-注册地址”,
“工商-统一社会信用代码”,
“工商-成立日期”,
“工商-经营期限”,
“工商-登记机关”,
“工商-经营范围”,
“介绍图”,
“位置”,
“URL”
在线示例数据：
点击查看1688供应商2024年在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
文件大小：
1.24GB。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
全国29,066家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，其中商户数据103万(1,033,160)条。2024年4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）。
更新时间：
2024年4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）
“cross_road”（所在交叉路口）
“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）
“latitude”（店铺纬度）
“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）
示例数据：
点击查看2024年4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。
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
安居客商业地产商铺、写字楼出租数据，2024年4月-5月采集，包含全国所有城市，共计142万条（准确数字1,422,187）。
更新时间：
2024年4-5月全新采集。
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（2024年4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：
3.6GB。
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数据说明：
房天下（fang.com）全国617个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2024年04月更新。数据量共758277条。其中”新房”数据99463条，”二手房”数据658814条。
其中：
“小区名称” 不为空的共 758277 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 382976 条，占全部数据的 50.5060815507%；其中新房楼盘数据54826条，二手房小区数据328150条；
“楼栋总数” 不为空的共 368933 条，占全部数据的 48.6541198005%；其中新房楼盘数据37021条，二手房小区数据331912条；
“总户数” 不为空的共 436796 条，占全部数据的 57.6037516633%；其中新房楼盘数据53576条，二手房小区数据383220条；
“经度, 纬度” 不为空的共 727629 条，占全部数据的 95.9582052469%。
更新时间：
2024-04-30
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。
这不是我想要的数据，点击申请定制
