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ameya360.com电子元件数据609万条(2023年10月更新)

数据说明：
ameya360.com所有电子元件分类（http://www.ameya360.com/category/all）所有分类下IC产品数据，共计609万条(准确数字：6,092,268)。根据”Id”去重。

更新时间：
2023年9月-10月。

详细字段说明：
“Id” 主键
“Category1″ 一级分类
“Category2″ 二级分类
“Part #” 物料号
“Mfr.” 制造商
“Description” 产品描述
“Image” 产品图片
“Standard Packaging” 标准包装
“Datasheet” 数据手册（多个之间用分号分隔，形如：”name:url;name:url…”）
“Stock Pricing” 库存及区间价格表，JSON格式（形式如下附说明）
“Updated” 采集日期
“URL” 详情页URL

另附，”Stock Pricing”字段JSON格式说明：
[{
“provider”: “供应商编码”,
“stock_num”: “库存数量”,
“stock_updated”: “库存更新时间”,
“SPQ/MOQ”: ” 最小包装量/最小起订量”,
“stock_location”: “库存地址”,
“production_batch”: “产品批次”,
“unit_price_usd”: “美元单价”,
“unit_price_rmb”: “人民币单价”,
“pricing”: [{'qty1'：price1}, {'qty2'：price2}, {'qty3'：price3},...]
},
…
]

示例数据：
点击查看ameya360.com在线示例数据

数据格式：
CSV。

字符编码：
UTF-8。

文件大小：
解压后1.67GB。

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全国综合商场商家楼层索引数据2023年10月更新

数据说明：
全国29,638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(995,311)条。2023年10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10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）
“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10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。

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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年09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22858条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22858 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 19035 条，占全部数据的 83.2750021874%；
“规划户数” 不为空的共 20638 条，占全部数据的 90.2878642051%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22858 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据327815条。其中：
“小区名称” 不为空的共 327815 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 306693 条，占全部数据的 93.5567316932%；
“房屋总数” 不为空的共 327815 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 327815 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2023年09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09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09月更新。数据量共745315条。其中”新房”数据92103条，”二手房”数据653212条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 745315 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 365814 条，占全部数据的 49.0817976292%；其中新房楼盘数据48410条，二手房小区数据317404条；
“楼栋总数” 不为空的共 352517 条，占全部数据的 47.2977197561%；其中新房楼盘数据37572条，二手房小区数据314945条；
“总户数” 不为空的共 360093 条，占全部数据的 48.3142027197%；其中新房楼盘数据53142条，二手房小区数据306951条；
“经度, 纬度” 不为空的共 719640 条，占全部数据的 96.5551478234%。

更新时间：
2023-09-30

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3万家综合商场约102万条楼层索引数据2023年8月更新

数据说明：
全国3万(30,327)家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，其中商户数据102万(1,025,767)条。2023年8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8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。
“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）
“default_pic”（店铺默认图片）
“updated”（更新日期）

示例数据：
点击查看综合商场在线示例数据
点击查看2023年8月全国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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全国热门商圈数据（含商圈边界经纬度）21498条2023年9月更新

数据说明：
全国热门商圈数据，含商圈的中心的坐标、商圈的边界经纬度数组、商圈内热门商场等信息（详见详细字段说明和示例数据）。共计21498条。数据来源于某本地生活信息平台。

更新时间：
2023年9月。

详细字段说明：
“id” – 商圈ID；
“name” – 商圈名称；
“province” – 所在省份；
“city” – 所在城市；
“area” – 所属区；
“type” – 商圈类型；
“special” – 特色；
“desc” – 描述；
“headUrl” – 商圈图片；
“bound” – 商圈边界（经纬度数组，如下图所示，为id为10106的商圈“昆明南屏片区商圈”边界在高德地图上绘制出来的效果）；
“centerLng” – 商圈中心经度；
“centerLat” – 商圈中心纬度；
“address” – 商圈地址；
“shopuuid” – 商圈内代表性商场DP POIID；
“roadGuideShopName” – 商圈内代表性商场名称；
“roadGuidePointLng” – 商圈内代表性商场经度；
“roadGuidePointLat” – 商商圈内代表性商场纬度；
“roadMessage” – 路线；
“roadUrl” – 商圈边界地图；
“featureList” – 商圈特色列表；
PS：上述经纬度均为GCJ-02坐标。

云南昆明"南屏片区"商圈边界示例

在线示例数据：
点击查看全国热门商圈在线示例数据

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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2023年08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22535条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22535 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18886 条，占全部数据的 83.8074106945%；
“规划户数” 不为空的共 20502 条，占全部数据的 90.9784779232%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22535 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据326446条。其中：
“小区名称” 不为空的共 326446 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 305304 条，占全部数据的 93.5235842988%；
“房屋总数” 不为空的共 326446 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 326446 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2023年08月31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
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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（2023年08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，2023年08月更新。数据量共737680条。其中”新房”数据90613条，”二手房”数据647067条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 737680 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 364009 条，占全部数据的 49.3451089903%；其中新房楼盘数据48095条，二手房小区数据315914条；
“楼栋总数” 不为空的共 351757 条，占全部数据的 47.6842262228%；其中新房楼盘数据37635条，二手房小区数据314122条；
“总户数” 不为空的共 360841 条，占全部数据的 48.9156544843%；其中新房楼盘数据54673条，二手房小区数据306168条；
“经度, 纬度” 不为空的共 712869 条，占全部数据的 96.6366175035%。

更新时间：
2023-08-27

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
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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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