Author Archives: admin

全国新房楼盘+二手房小区数据（2026年07月更新）

数据说明：
全国616个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2026年07月更新。数据量共941907条。其中”新房”数据114925条，”二手房”数据826982条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 941907 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 941907 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 404458 条，占全部数据的 42.9403327505%；其中新房楼盘数据53016条，二手房小区数据351442条；
“在售均价” 不为空的共 22945 条，占全部数据的 2.43601544526%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据22945条；
“环比上月” 不为空的共 386107 条，占全部数据的 40.9920512322%；其中新房楼盘数据112337条，二手房小区数据273770条；
“楼栋总数” 不为空的共 388912 条，占全部数据的 41.2898513335%；其中新房楼盘数据30188条，二手房小区数据358724条；
“总户数” 不为空的共 490663 条，占全部数据的 52.0925101947%；其中新房楼盘数据41568条，二手房小区数据449095条；
“建筑年代” 不为空的共 438550 条，占全部数据的 46.5597983665%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据438550条；
“经度, 纬度” 不为空的共 888123 条，占全部数据的 94.2898821221%。

更新时间：
2026-07-30

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。

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

[携程网]全国所有城市酒店数据135万家2026年7月份更新

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1,350,640条。其中有最低价（”min_price”字段不为空）的酒店69.3万条。2026年5-7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：2026年5月初到7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；
“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111w条不为空）；
“fitment_year” – 装修年份（共计有16.6w条不为空）；
“room_quantity” – 房间数（共计有120w条不为空）；
“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；
“highlight_cardlist” – 特色标签;
“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(共计有69.3万条不为空)；
“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2026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：
3.6GB；

按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
无星: 473,902家
1星: 7,858家
2星: 735,202家
3星: 93,049家
4星: 33,355家
5星: 7,274家

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

全国新房楼盘+二手房小区数据（2026年06月更新）

数据说明：
全国617个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2026年06月更新。数据量共980485条。其中”新房”数据119091条，”二手房”数据861394条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 980485 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 980485 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 419657 条，占全部数据的 42.800960749%；其中新房楼盘数据56241条，二手房小区数据363416条；
“在售均价” 不为空的共 22635 条，占全部数据的 2.30855138018%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据22635条；
“环比上月” 不为空的共 404803 条，占全部数据的 41.2859962162%；其中新房楼盘数据116380条，二手房小区数据288423条；
“楼栋总数” 不为空的共 414467 条，占全部数据的 42.2716308766%；其中新房楼盘数据32476条，二手房小区数据381991条；
“总户数” 不为空的共 523305 条，占全部数据的 53.3720556663%；其中新房楼盘数据44487条，二手房小区数据478818条；
“建筑年代” 不为空的共 468561 条，占全部数据的 47.7886964104%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据468561条；
“经度, 纬度” 不为空的共 924328 条，占全部数据的 94.2725283916%。

更新时间：
2026-06-30

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。

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

全国新房楼盘+二手房小区数据（2026年05月更新）

数据说明：
全国617个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2026年05月更新。数据量共823879条。其中”新房”数据112023条，”二手房”数据711856条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 823879 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 823879 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 358794 条，占全部数据的 43.5493561555%；其中新房楼盘数据53919条，二手房小区数据304875条；
“在售均价” 不为空的共 21197 条，占全部数据的 2.57282926255%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据21197条；
“环比上月” 不为空的共 345781 条，占全部数据的 41.9698766445%；其中新房楼盘数据109604条，二手房小区数据236177条；
“楼栋总数” 不为空的共 323315 条，占全部数据的 39.2430199095%；其中新房楼盘数据30762条，二手房小区数据292553条；
“总户数” 不为空的共 404953 条，占全部数据的 49.151999262%；其中新房楼盘数据42036条，二手房小区数据362917条；
“建筑年代” 不为空的共 354418 条，占全部数据的 43.0182101983%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据354418条；
“经度, 纬度” 不为空的共 774530 条，占全部数据的 94.0101641139%。

更新时间：
2026-05-31

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

mouser.com电子元件数据2026年5月更新

数据说明：
mouser.com（国际站）所有电子元件分类下IC产品数据。
（1） 总共采集到MouserPartNumber值非”Not Assigned”的数据831万条（准确数字：8,313,006），已根据MouserPartNumber去重。
（2） 已过滤掉所有MouserPartNumber值为”Not Assigned”的数据，共约185万条。例如：
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

更新时间：
2026年1月开始，2026年5月初结束。

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”
“InStock”
“OnOrder”
“Quantity”
“Pricing” – 区间价格表，JSON格式
“Series”
“RoHS”
“StandardPackQty”
“UnitWeight”
“Package/Case”
“Packaging”
“Specifications” – 规格参数表，JSON格式
“CNHTS”
“ECCN”
“Compliance”
“FactoryLeadTime”
“FactoryLeadTimeTip”
“ProdAlternates” – “Similar Product”/”Possible Replacement”/”RoHS Version”产品，JSON格式
“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2026年5月最新在线示例数据

数据格式：
CSV。

字符编码：
UTF-8。

文件大小：
解压后约32GB。

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

全国新房楼盘+二手房小区数据（2026年04月更新）

数据说明：
全国618个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2026年04月更新。数据量共899544条。其中”新房”数据119848条，”二手房”数据779696条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 899544 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 899544 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 382899 条，占全部数据的 42.565900056%；其中新房楼盘数据56764条，二手房小区数据326135条；
“在售均价” 不为空的共 20945 条，占全部数据的 2.32840194587%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据20945条；
“环比上月” 不为空的共 368399 条，占全部数据的 40.9539722348%；其中新房楼盘数据116922条，二手房小区数据251477条；
“楼栋总数” 不为空的共 366790 条，占全部数据的 40.7751038304%；其中新房楼盘数据33126条，二手房小区数据333664条；
“总户数” 不为空的共 462401 条，占全部数据的 51.4039335486%；其中新房楼盘数据45583条，二手房小区数据416818条；
“建筑年代” 不为空的共 408091 条，占全部数据的 45.3664301024%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据408091条；
“经度, 纬度” 不为空的共 845498 条，占全部数据的 93.9918447569%。

更新时间：
2026-04-30

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。

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

阿里巴巴1688全国供应商数据2026年全量更新（92万条）

数据说明：
这是1688全国供应商2026年的全量更新数据，除了对历史供应商进行了更新，还采集了新增的供应商。
共计92万条（准确数字：924,767），所有数据均根据member_id做了去重处理。

更新时间：
2026年2月到2026年4月初。

详细字段说明：
‘member_id’ – 供应商ID，唯一且不变
‘company_name’ – 公司名称
‘is_shili’ – 是否实力卖家
‘seller_type’ – 卖家类型
‘province’ – 省份
‘city’ – 城市
‘district’ – 区县
‘full_address’ – 完整地址
‘contact’ – 联系人
‘mobile’ – 移动电话（非空数量：664,794）
‘telephone’ – 固定电话（非空数量：398,026）
‘lng’ – 经度
‘lat’ – 纬度
‘tp_year’ – 诚信通年数
‘fund_date’ – 成立日期
‘main_cate’ – 主类目
‘production_service’ – 产品服务
‘main_industries’ – 主要产业
‘tags’ – 标签
‘guarantee_tags’ – 保障
‘byr_repeat_rate’ – 回头率
‘fulfillment_rate’ – 履约率
‘credit_level’ – 诚信等级
‘customer_star’ – 综合服务评分,
‘aftersales_rating’ – 售后体验评分
‘product_rating’ – 商品体验评分
‘delivery_rating’ – 物流体验评分
‘customer_service_rating’ – 咨询体验评分
‘befaved_count’ – 粉丝数
‘factory_medal_name’ – 工厂牌级
‘business_model’ – 商业模式
‘logo’ – LOGO
‘pics’ – 图片连接（JSON格式）
‘business_license’ – 营业执照链接
‘deep_auth_info’ – 深度认证信息
‘onsale_products_cates’ – 在售商品类目
‘onsale_products_total’ – 在售商品数量
‘annual_revenue’ – 年收入
‘annual_trade_volume’ – 年交易额
‘month_product_value’ – 月产值
‘factory_area_size’ – 工厂面积(m²)
‘employees_count’ – 员工总数
‘production_employees_count’ – 生产人数
‘developer_num’ – 研发人员数
‘brands’ – 品牌
‘qualification_certificate’ – 资质证书
‘patent_num’ – 专利数
‘oem_mode’ – OEM模式
‘processing_capacity’ – 加工方式
‘key_clients’ – 主要客户群体
‘technology_types’ – 工艺
‘comment_good_rates’ – 好评率
‘comment_labels’- 评价标签
‘main_device’ – 加工设备（JSON格式）
‘special_process’ – 特殊工艺
‘gs_social_credit_code’ – 工商”统一社会信用代码”
‘gs_address’ – 工商”注册地址”
‘gs_company_name’ – 工商”企业名称”
‘gs_company_legal_status’ – 工商”企业机构类型”
‘gs_company_principal’ – 工商”法定代表人”
‘gs_company_checkyear’ – 工商-最后年检年度
‘gs_company_yearstarted’ – 工商-成立日期
‘gs_company_endyear’ – 工商-经营期限
‘gs_company_regorgan’ – 工商-登记机关
‘gs_company_businessline’ – 工商-经营业务范围
‘gs_company_regcapital’ – 工商-注册资本（万元）
‘gs_auth_provider’ – 工商-主体资质认证机构
‘rank’ – 排行榜
‘summary’ – 摘要
‘company_id’ – 公司ID
‘url’ – 店铺链接

对于’seller_type’（ 卖家类型），种类和对应的数量分别如下：
normal_factory (常规工厂) 550500
normal （常规商铺） 299339
shili_factory （实力工厂） 42780
super_factory （超级工厂） 15250
shili (实力商家) 8525
yuantou_flagship （源头旗舰） 8373

在线示例数据：
点击查看1688供应商2026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：
解压后2.49GB。

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。

这不是我想要的数据，点击申请定制

全国综合商场商家楼层索引数据2026年3月更新

数据说明：
全国14,209家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，包含商户102万(1,028,024)家。2026年3月到4月初更新。
含每个商场的信息和商场内商户的详细信息（包括商户所在楼层和经纬度）。

更新时间：
2026年3月到4月初。

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）
“mtshop_id” (商户美团id，本次新增字段)
“floor”（商户所在楼层）
“status”（商户状态：0 – 正常营业；1 – 已关；2 – 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）
“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, GCJ02）
“latitude”（店铺纬度, GCJ02）
“review_count”（评论数）
“is_chain” (是否连锁，本次新增字段)
“is_newshop”（是否新店，本次新增字段）
“is_adshop”（是否广告推广，本次新增字段）
“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”（商场ID，唯一、固定不变，与源平台ID一一对应）
“status”（商场状态：0 – 正常营业；1 – 已关；2 – 尚未营业；3 – 暂停营业）
“name” （商场名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（商场别名）
“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”（商场经度, GCJ02）
“latitude”（商场纬度, GCJ02）
“score_text” （评分文本）
“score1″（口味/产品评分）
“score2″（环境评分）
“score3″（服务评分）
“review_count”（评论总数）
“hours” （营业时间）
“tags” （标签）
“bangdan”（榜单）
“default_pic”（商场默认图片）

示例数据：
点击查看2026年3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。

文件大小：
zip解压后约491MB。

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