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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年12月更新）

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，2023年12月更新。数据量共756955条。其中”新房”数据98819条，”二手房”数据658136条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 756955 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 377753 条，占全部数据的 49.9042875732%；其中新房楼盘数据54277条，二手房小区数据323476条；
“楼栋总数” 不为空的共 368073 条，占全部数据的 48.6254797181%；其中新房楼盘数据37730条，二手房小区数据330343条；
“总户数” 不为空的共 435661 条，占全部数据的 57.5544120853%；其中新房楼盘数据53980条，二手房小区数据381681条；
“经度, 纬度” 不为空的共 725461 条，占全部数据的 95.8393827903%。

更新时间：
2023-12-22

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。

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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得物APP十大鞋类品牌商品列表数据共计16.6万条2023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16.6万条（准确数字：166,321，根据”productId + propertyValueId”联合去重），2023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 26,611
adidas 22,671
Puma 21,647
adidas originals 21,248
李宁 17,195
Jordan 14,704
Vans 12,557
安踏 11,145
Converse 9,647
匹克 8,896

更新时间：
2023年11月初。

详细字段说明：
brandId – 品牌ID；
brandName – 品牌名称；
productId – 商品ID；
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9.8万条）；
categoryId – 分类ID；
brandId – 品牌ID；
brandName – 品牌名称；
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;
skuIdList- 不同规格SKU列表;
filter_size_list – 尺码列表；

得物暂无售价商品示例

示例数据：
点击查看得物鞋类品牌商品列表2023年11月在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

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全国综合商场商家楼层索引数据2023年11月更新

数据说明：
全国29,397家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，其中商户数据99万(994,918)条。2023年11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：
2023年11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）
“phone”（联系电话）
“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）
“dishtags”（推荐菜）
“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2023年11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。

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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年11月更新）

数据说明：
链家网全国120个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共23123条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 23123 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18687 条，占全部数据的 80.8156381092%；
“规划户数” 不为空的共 20254 条，占全部数据的 87.5924404273%；
“经度, 纬度” 不为空的共 23123 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据331100条。其中：
“小区名称” 不为空的共 331100 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 237690 条，占全部数据的 71.7879794624%；
“房屋总数” 不为空的共 331100 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 331100 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2023年11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
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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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年11月更新）

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，2023年11月更新。数据量共752512条。其中”新房”数据95311条，”二手房”数据657201条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 752512 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 374853 条，占全部数据的 49.8135577904%；其中新房楼盘数据52285条，二手房小区数据322568条；
“楼栋总数” 不为空的共 367484 条，占全部数据的 48.8343043035%；其中新房楼盘数据37869条，二手房小区数据329615条；
“总户数” 不为空的共 434770 条，占全部数据的 57.775822844%；其中新房楼盘数据53917条，二手房小区数据380853条；
“经度, 纬度” 不为空的共 725594 条，占全部数据的 96.4229141861%。

更新时间：
2023-11-30

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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全国景点数据2023年10月更新（含景点讲解音频284GB）

数据说明：
全国景点数据，其中主景点24,079条，二级景点359,375条，三级景点25,793条。包括景点的讲解音频MP3文件72万个，共计284GB。

更新时间：
2023年10月。

详细字段说明：
1. 主景点表（main_scenics.csv）。
‘id’ 景区id
‘name’ 景区名称
‘type’ 景区类型
‘grad’ 景区等级
‘address’ 景区地址
‘lat’ 经度
‘lng’ 纬度
‘bound’ 边界的经纬度值
‘open_time’ 景区开放时间
‘pic’ 景区图片URL
‘map’ 景区地图（如有多张用; 分割）
‘tel’ 景区联系电话
‘intro’ 解说词
‘voices’ 解说语音文件参数（JSON格式，其中voice_local_file参数为本地MP3文件的文件名，duration为音频文件以秒为单位的时长）

2. 二级景点表（two-level_scenics.csv）。
‘id’ 二级景点id
‘main_id’ 主景点id (用于和主景点进行关联 )
‘lat’ 经度
‘lng’ 纬度
‘bound’ 边界的经纬度值
‘intro’ 子景点介绍
‘voices’ 解说语音文件参数（JSON格式，其中voice_local_file参数为本地MP3文件的文件名，duration为音频文件以秒为单位的时长）
‘child’ 是否有下一级的child 景区 1 代表有，0 代表没有

3. 三级景点表（three-level_scenics.csv）。
‘id’, 三级景点的id
‘parent_id’ 二级景点id（用于和二级景点进行关联）
‘content_name’ 三级景点主名称
‘name’ 三级景点名称
‘lat’ 经度
‘lng’ 纬度
‘intro’ child 景点的介绍
‘voices’ 解说语音文件参数（JSON格式，其中voice_local_file参数为本地MP3文件的文件名，duration为音频文件以秒为单位的时长）

PS：一个景点的解说语音文件可能有多个（风格不同）。

示例数据：
点击查看主景点在线示例数据
点击查看二级景点在线示例数据
点击查看三级景点在线示例数据

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：
其中CSV文件约500MB，MP3文件约284GB。

温馨提示：
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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年10月更新）

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，2023年10月更新。数据量共748962条。其中”新房”数据92879条，”二手房”数据656083条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 748962 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 370927 条，占全部数据的 49.5254765929%；其中新房楼盘数据49395条，二手房小区数据321532条；
“楼栋总数” 不为空的共 364527 条，占全部数据的 48.6709606095%；其中新房楼盘数据37596条，二手房小区数据326931条；
“总户数” 不为空的共 421441 条，占全部数据的 56.2700110286%；其中新房楼盘数据53167条，二手房小区数据368274条；
“经度, 纬度” 不为空的共 724174 条，占全部数据的 96.6903527816%。

更新时间：
2023-10-31

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。

这不是我想要的数据，点击申请定制

链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年10月更新）

数据说明：
链家网全国119个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共22158条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22158 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 17935 条，占全部数据的 80.9414207058%；
“规划户数” 不为空的共 19448 条，占全部数据的 87.7696543009%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22158 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据328885条。其中：
“小区名称” 不为空的共 328885 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 307475 条，占全部数据的 93.4901257278%；
“房屋总数” 不为空的共 328885 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 328885 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2023年10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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