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全国3.3万家综合商场约112万条楼层索引数据2022年9月更新

数据说明:
全国3.3万(33,176)家综合商场和商场内的商户楼层索引数据,其中商户数据112万(1,120,700)条。2022年9月中旬更新。
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:
2022年9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。
“MallID” (商场id,与商场基本信息表中的shop_id字段进行关联)
“MallName”(商场名称)
“AllFloors”(商场所有楼层列表)
“CurrentFloor”(商户所在楼层)
“ID”(商户id)
“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。)
“CityID”(城市ID)
“City”(所在城市)
“Province”(所在省份)
“ShopType”(店铺类型ID)
“ShopPower”(评分)
“ShopName”(商户名称)
“BranchName”(分店名)
“RegionName”(所属区县或商圈)
“CrossRoad”(所在交叉路口)
“Address”(地址)
“CategoryName”(最小分类名称)
“PriceText”(客单价)
“Tags”(标签)
“DefaultPic”(店铺默认图片)
“AltName”(商户别名)
“Latitude”(纬度,腾讯地图)
“Longitude”(经度,腾讯地图)
“VoteTotal”(精选评价)
“Bookable”(是否接受预定)
“AreaCode”(电话区号)
“PhoneNos”(联系电话)
“Hours”(营业时间)

示例数据:
点击查看综合商场在线示例数据
点击查看2022年9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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阿里巴巴1688全国供应商数据2022年全量更新80w条

数据说明:
2022年我们对历史的600+万供应商ID(member_id)进行了更新,并对新增的供应商进行了采集。本次采集只保留了存活的供应商,去掉了所有下线的数据。最终在线的供应商数据量为806,046条。

更新时间:
2022年7月到2022年9月。

详细字段说明:
“member_id”,
“公司名称”,
“省份”,
“城市”,
“地址”,
“lng”(火星坐标),
“lat”(火星坐标),
“联系人”,
“固定电话”(有47万条该字段不为空),
“移动电话”(有64.7万条该字段不为空),
“诚信通年份”,
“主营”,
“标签”,
“经营模式”,
“工商-名称”,
“工商-注册地址”,
“工商-注册资本”,
“工商-成立日期”,
“工商-统一社会信用代码”,
“工商-法人代表”,
“工商-登记机关”,
“工商-企业类型”,
“工商-营业期限”,
“工商-年报时间”,
“工商-经营范围”,
“供应等级”,
“交易勋章”,
“商品数量”,
“亮点”,
“货描”,
“响应”,
“发货”,
“回头率”,
“年交易额”,
“公司面积”,
“员工总数”,
“商标/品牌”,
“URL”

在线示例数据:
点击查看1688供应商2022年在线示例数据

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(2022年09月更新)

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29980条。其中:
“楼盘名称” 不为空的共 29980 条,占全部数据的 100.0%;
“楼盘价格” 不为空的共 25555 条,占全部数据的 85.2401601067%;
“规划户数” 不为空的共 29301 条,占全部数据的 97.7351567712%;
“经度, 纬度” 不为空的共 29980 条,占全部数据的 100.0%;

二手房小区数据307011条。其中:
“小区名称” 不为空的共 307011 条,占全部数据的 100.0%;
“均价” 不为空的共 232132 条,占全部数据的 75.6103201514%;
“房屋总数” 不为空的共 307011 条,占全部数据的 100.0%;
“经度, 纬度” 不为空的共 307011 条,占全部数据的 100.0%;

更新时间:
2022年09月27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(2022年09月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国624个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2022年09月更新。数据量共633225条,其中”新房”数据76686条,”二手房”数据556539条。

更新时间:
2022-09-25

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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南京市美食类外卖店铺基本信息数据(2022年9月更新)

数据说明:
南京市美食类外卖店铺基本信息数据,2022年9月采集。共计26,381条,根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重,无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间:
2022年9月采集。

详细字段说明:
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份(根据经纬度反查),
‘city’ – 所在城市(根据经纬度反查),
‘district’ – 所在区域(根据经纬度反查),
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式(联系电话),
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费(数值),
‘delivery_fee_tips’ – 配送费(文字),
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送(骑手)评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo(列表页),
‘store_logo’ – 店铺Logo(详情页),
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据:
点击查看南京市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)。

字符编码:
UTF8。

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长沙市美食类外卖店铺基本信息数据(2022年9月更新)

数据说明:
长沙市美食类外卖店铺基本信息数据,2022年9月采集。共计12,985条,根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重,无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间:
2022年9月采集。

详细字段说明:
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份(根据经纬度反查),
‘city’ – 所在城市(根据经纬度反查),
‘district’ – 所在区域(根据经纬度反查),
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式(联系电话),
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费(数值),
‘delivery_fee_tips’ – 配送费(文字),
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送(骑手)评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo(列表页),
‘store_logo’ – 店铺Logo(详情页),
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据:
点击查看长沙市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)。

字符编码:
UTF8。

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[携程网]全国所有城市酒店数据73.5万家2022年8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、酒店全部图片、各房型的图片价格等等,详细见下面的字段说明部分),总计酒店基本信息735,476条,酒店图片98,309,133条,酒店基本房型2,206,284条。2022年7-8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:2022年7-8月

字段说明:
(1) 酒店基本信息(详情)表(ctrip_hotels_details_202208)
“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” – 所在城市;
“star” – 酒店星级;
“open_year” – 开业年份(共计有67.1w条有该信息);
“fitment_year” – 装修年份(共计有21.3w条有该信息);
“room_quantity” – 房间数(共计有71.3w条有该信息);
“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;
“recommend_percent” – 住客推荐率;
“honor_tags” – 荣誉标签;
“bullet_screen_info” – 视频弹幕信息:
“has_certificate” – 是否有“品质保证”;
“hotel_facilities_popular” – 酒店热门设施;
“hotel_facilities_full” – 酒店设施详细版;
“hotel_policy” – 酒店政策;
“hotel_awards” – 酒店获奖情况;
“images” – 酒店相册图(URL,更多更完整的图片见酒店相册表);
“description” – 酒店介绍;
“traffic” – 周边交通;
“video_url” – 视频介绍文件URL;
“min_price” – 最低房型价格;
“min_price_checkin_date” – 查询的入住日期;
“base_rooms” – 基础房型列表;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;
“url” – 酒店URL;

(2) 酒店相册表(ctrip_hotels_pictures_202208)
“picture_id” – 图片ID;
“hotel_id” – 酒店ID(用于和酒店基本信息表关联);
“source” – 相册列表;
“category_name” – 图片内容列表;
“picture_title” – 图片标题;
“large_url” – 图片大图或视频URL;
“small_url” – 图片小图或视频封面图URL;
“is_video” – 是否是视频;
“picture_description” – 图片描述;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;

(3) 酒店基本房型表(ctrip_hotels_base_rooms_202208)
“hotel_id” – 酒店ID(用于和酒店基本信息表关联);
“base_room_id” – 基本房型ID;
“base_room_name” – 基本房型名称;
“checkin_date” – 查询的入住日期;
“min_price” – 房型最低售价;
“base_room_cover_url” – 房型封面图URL;
“images” – 房型相册URL;
“additional_info” – 房间参数,例如面积、床型、可住人数、早餐、WIFI、是否禁烟等;
“room_facilities” – 房型内设施;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;

在线示例数据:
(1) 酒店基本信息(详情)示例数据
点击查看携程酒店2022年酒店基本信息在线示例数据

(2) 酒店相册示例数据
点击查看携程酒店2022年酒店相册在线示例数据

(3) 酒店基本房型示例数据
点击查看携程酒店2022年酒店基本房型在线示例数据

数据格式:
CSV(UTF-8编码)。

文件大小:
酒店基本信息表 : 2.4GB;
酒店相册表:25GB(无图片文件);
酒店基本房型表:2.7GB;

按“酒店星级”(star字段)的数量统计:
无星: 196,610家
1星: 7,429家
2星: 447,150家
3星: 57,167家
4星: 22,013家
5星: 5,108家

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深圳市美食类外卖店铺基本信息数据(2022年9月更新)

数据说明:
深圳市美食类外卖店铺基本信息数据,2022年9月采集。共计49,446条,根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重,无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。

更新时间:
2022年9月采集。

详细字段说明:
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份(根据经纬度反查),
‘city’ – 所在城市(根据经纬度反查),
‘district’ – 所在区域(根据经纬度反查),
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式(联系电话),
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费(数值),
‘delivery_fee_tips’ – 配送费(文字),
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送(骑手)评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo(列表页),
‘store_logo’ – 店铺Logo(详情页),
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间

示例数据:
点击查看深圳市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)。

字符编码:
UTF8。

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