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58同城北上广深等10城市房产经纪人数据14.6万条

数据说明:
58同城北京、上海、广州、深圳、天津、杭州、南京、武汉、成都、重庆10城市房产经纪人数据。2015年8月份更新。14.6万条。

详细字段说明:
城市、姓名、联系方式、服务小区、区域、商圈

示例数据:
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(GBK编码)。

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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大众点评网全国火车站数据(含评论和图片)



数据说明:
大众点评网全国火车站数据,含所有评论和图片,2015年7月更新。
商户(火车站)共计1127条。点评共计29900条。

详细字段说明:
商户表(shops)字段:
“shop_id”(商户ID,唯一、固定不变),“mall_id”(商户所述商场的shop_id),“verified”(是否加V),”is_closed”(是否停业),”name”(商户名称),”alias”(别名),”province”(省),”city”(市),”city_pinyin”(市拼音),”city_id”,”area”(区),”big_cate”(一级分类),”big_cate_id”,”small_cate”(二级分类),”small_cate_id”,”address”(地址),”business_area”(商圈),”phone”(电话),”hours”(营业时间),”avg_price”(均价),”stars”(星级),”photos”(图片),”description”(描述),”tags”(标签),”map_type”,”latitude”(维度),”longitude”(经度),”navigation”(导航),”traffic”(交通),”characteristics”(特色),”product_rating”(口味/产品评分),”environment_rating”(环境评分),”service_rating”(服务评分),”all_remarks”(总点评数),”very_good_remarks”(5星数),”good_remarks”(4星数),”common_remarks”(3星数),”bad_remarks”(2星数),”very_bad_remarks”(1星数),”recommended_dishes”(推荐菜),”recommended_products”(推荐产品),”parking”(停车位信息)”,nearby_shops”(周边商户),”is_chains”(是否是连锁店),”take-away”(是否外卖),”group”(团购信息),”card”(会员卡),”latest_comment_date”(最新评论日期)

评论表(reviews)字段:
“review_id”(评论ID,唯一),”shop_id”(商户ID,用以关联“商户表”),”author”(评论者昵称),”author_id”(评论者ID),”author_thumb”(评论者图像),”region”(区域),”author_level”(评论者等级),”date”(评论日期),”stars”(打分),”content”(评论内容),”product_rating”(口味打分),”environment_rating”(环境打分),”service_rating”(服务打分)

备注:每个火车站图片下载1张,存储格式:images/{shop_id}.jpg

示例数据:
点击下载“商户”在线示例数据
点击下载“评论”在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)或MySQL。

字符编码:
UTF-8。

温馨提示:
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百度地图POI-全国各城市“洗车”店数据(17万条)

数据说明:
百度地图POI-全国各城市“洗车”店数据(17万条)。

更新时间:
2015年08月份。

详细字段说明:
‘uid’, ‘name’, ‘province’, ‘city’, ‘district’, ‘street’, ‘address’, ‘telephone’, ‘lat’, ‘lng’, ‘tags’, ‘image’, ‘keyword’

示例数据:
点击查看在线示例数据
点击下载离线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)或JSON。

字符编码:
GBK。

温馨提示:
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大众点评网北京上海广州深圳成都香港6城市数据7月份更新



数据说明:
大众点评网北京、上海、广州、深圳、成都、香港6城市所有分类数据2015年7月份更新。本次共采集商户数据251万条。

更新说明:
■  修复由于大众点评改版造成的部分商户“商圈”字段为空的Bug。
■  修复部分商户“区域”字段有误的Bug,部分商户没有区域信息(例如http://www.dianping.com/shop/4431668)采集到的“区域”为地址。。
■  修复了部分分类下由于页面结构不一样导致经纬度提取失败的Bug。
■  “酒店”和“教育培训”类的模版不一样,增加了对这两类商户的处理。
■  增加了对部分商户“关店”标志不一样的情况处理(例如http://www.dianping.com/shop/1584226)。

详细字段说明:
“shop_id”(商户ID,唯一、固定不变),“mall_id”(商户所述商场的shop_id),“verified”(是否加V),”is_closed”(是否停业),”name”(商户名称),”alias”(别名),”province”(省),”city”(市),”city_pinyin”(市拼音),”city_id”,”area”(区),”big_cate”(一级分类),”big_cate_id”,”small_cate”(二级分类),”small_cate_id”,”address”(地址),”business_area”(商圈),”phone”(电话),”hours”(营业时间),”avg_price”(均价),”stars”(星级),”photos”(图片),”description”(描述),”tags”(标签),”map_type”,”latitude”(维度),”longitude”(经度),”navigation”(导航),”traffic”(交通),”characteristics”(特色),”product_rating”(口味/产品评分),”environment_rating”(环境评分),”service_rating”(服务评分),”all_remarks”(总点评数),”very_good_remarks”(5星数),”good_remarks”(4星数),”common_remarks”(3星数),”bad_remarks”(2星数),”very_bad_remarks”(1星数),”recommended_dishes”(推荐菜),”recommended_products”(推荐产品),”parking”(停车位信息)”,nearby_shops”(周边商户),”is_chains”(是否是连锁店),”take-away”(是否外卖),”group”(团购信息),”card”(会员卡),”latest_comment_date”(最新评论日期)

在线示例数据:
点击下载离线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)或MySQL。

字符编码:
UTF-8。

温馨提示:
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搜房网(房天下)全国新房楼盘+二手房小区数据2015年06月份更新

数据说明:
搜房网(房天下,fang.com)全国新房楼盘+二手房小区数据。
新房楼盘共计24万条,二手房小区共计22万条。

更新时间:
2015年06月份。

详细字段说明:
小区名称,城市,小区地址,项目特色,所属区域,邮编,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,当期户数,总户数,绿化率,容积率,物业费,停车位,开盘时间,交房时间,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,区县,商圈,装修情况,物业地址,入住时间,详情页链接

示例数据:
点击查看在线示例数据

数据格式:
Excel。

温馨提示:
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房天下(搜房网)全国设计师数据

数据说明:
房天下(搜房网)全国设计师数据。2015年6月份更新。1.07万条。

详细字段说明:
名称,职务,公司名称,城市,公司地址,电话,QQ,公司网址,联系人,服务区域,服务类型,设计服务,擅长风格,代表作品,收费标准,个人简介,口碑,URL

示例数据:
点击下载搜房网设计师例数据

数据格式:
EXCEL。

温馨提示:
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智联招聘(zhaopin.com)全国公司(33万)+职位(300万)数据

数据说明:
智联招聘(zhaopin.com)全国公司+职位数据,其中公司数据33万条,职位数据300万条。2015年5月份更新。

详细字段说明:
职位信息表(jobs):
1 职位 (job_id)
2 职位名称(title)
3 职位薪水(salary)
4 职位地点(workplace,北京,上海, 广州等文字)
5 职位性质:(job_nature,是全职|实习|兼职)
6 职位经验(experience)
7 职位学历要求(degree_required)
8 职位类别(job_kind)
9 发布日期(pub_date, 时间格式统一为YYYY-MM-DD e.g. 2015-04-20)
10 公司ID(company_id)
11职位描述(description)
12 来源URL(source_url)

公司信息表(companies):
1 公司ID (company_id)
2 公司全称(full_name)
3 公司规模(scale)
4 公司性质(company_nature)
5公司行业(industry)
6 公司地址(company_place)
7 公司介绍(description)
8 来源URL(source_url)

示例数据:
点击查看公司在线示例数据
点击查看职位在线示例数据

数据格式:
MySQL。

字符编码:
UTF-8。

文件大小:
tar.gz文件,1.69GB。

温馨提示:
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[北京]大众点评网所有商户及评论数据(商户数据58万条,评论数据600万条)



数据说明:
北京大众点评网所有商户及评论数据(2015年5月更新)。
商户数据:586919条;评论数据:6001856条。

详细字段说明:
商户表(shops)字段:
“shop_id”(商户ID,唯一、固定不变),“mall_id”(商户所述商场的shop_id),“verified”(是否加V),”is_closed”(是否停业),”name”(商户名称),”alias”(别名),”province”(省),”city”(市),”city_pinyin”(市拼音),”city_id”,”area”(区),”big_cate”(一级分类),”big_cate_id”,”small_cate”(二级分类),”small_cate_id”,”address”(地址),”business_area”(商圈),”phone”(电话),”hours”(营业时间),”avg_price”(均价),”stars”(星级),”photos”(图片),”description”(描述),”tags”(标签),”map_type”,”latitude”(维度),”longitude”(经度),”navigation”(导航),”traffic”(交通),”characteristics”(特色),”product_rating”(口味/产品评分),”environment_rating”(环境评分),”service_rating”(服务评分),”all_remarks”(总点评数),”very_good_remarks”(5星数),”good_remarks”(4星数),”common_remarks”(3星数),”bad_remarks”(2星数),”very_bad_remarks”(1星数),”recommended_dishes”(推荐菜),”recommended_products”(推荐产品),”parking”(停车位信息)”,nearby_shops”(周边商户),”is_chains”(是否是连锁店),”take-away”(是否外卖),”group”(团购信息),”card”(会员卡),”latest_comment_date”(最新评论日期)

评论表(reviews)字段:
“review_id”(评论ID,唯一),”shop_id”(商户ID,用以关联“商户表”),”author”(评论者昵称),”author_id”(评论者ID),”author_thumb”(评论者图像),”region”(区域),”author_level”(评论者等级),”date”(评论日期),”stars”(打分),”content”(评论内容),”product_rating”(口味打分),”environment_rating”(环境打分),”service_rating”(服务打分)

在线示例数据:
点击查看“商户”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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