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百度地图全国小区边界数据102万条2024年4月更新

数据说明：
百度地图全国小区数据，含小区名称、地址、经纬度等基本信息，以及小区的边界数据（边界点的经纬度数组），共计102万条，其中有边界数据的55.6万条。

更新时间：
2024年3月-2024年4月。

详细字段说明：
“uid” – 百度POIID,
“name” – 小区名称,
“province” – 省份,
“city” – 城市,
“area” – 区,
“address” – 地址,
“lat” – 小区所在纬度（BD09坐标）,
“lng” – 小区所在经度（BD09坐标）,
“tags” – 标签,
“boundary” – POI边界坐标对数组（该字段不为空的有55.6万条），
“updated” – 更新时间

PS：已知小区边界坐标对数组，如何在地图上标注出边界呢？可以参考这篇文章http://www.site-digger.com/html/articles/20200916/816.html，下图是一个示例。
小区边界标注示例

在线示例数据：
点击查看2024年百度地图全国小区边界在线示例数据

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：
解压后1.1GB。

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瑞幸咖啡APP全国门店POI数据12017条2024年4月更新

数据说明：
瑞幸咖啡APP全国门店分布数据，包括门店的名称、地址、省份、城市、区域、经纬度等信息。共计12017条。

更新时间：
2024年4月。

详细字段说明：
“shopId”,”number”,”name”,”address”,”province”,”city”,”district”,”bdLon”（百度经度）,”bdLat”（百度纬度）,”gcjLon”（火星经度）,”gcjLat”（火星纬度）,”shopTelephone”,”workTime”（营业时间）

示例数据：
点击查看瑞幸咖啡APP全国门店POI数据2024年4月更新在线示例数据

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（2024年03月更新）

数据说明：
链家网全国121个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共22869条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22869 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18193 条，占全部数据的 79.5531068258%；
“规划户数” 不为空的共 19861 条，占全部数据的 86.8468232105%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22869 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据341329条。其中：
“小区名称” 不为空的共 341329 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 248057 条，占全部数据的 72.6738718363%；
“房屋总数” 不为空的共 341329 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 341329 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2024年03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（2024年03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，2024年03月更新。数据量共759223条。其中”新房”数据101222条，”二手房”数据658001条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 759223 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 380610 条，占全部数据的 50.1315160368%；其中新房楼盘数据54811条，二手房小区数据325799条；
“楼栋总数” 不为空的共 368751 条，占全部数据的 48.569524369%；其中新房楼盘数据37263条，二手房小区数据331488条；
“总户数” 不为空的共 436353 条，占全部数据的 57.473627643%；其中新房楼盘数据53700条，二手房小区数据382653条；
“经度, 纬度” 不为空的共 722158 条，占全部数据的 95.1180351491%。

更新时间：
2024-03-26

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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全国综合商场商家楼层索引数据2024年1月更新

数据说明：
全国29,149家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，其中商户数据100万(1,003,051)条。2024年1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：
2024年1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2024年1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（2024年02月更新）

数据说明：
链家网全国121个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共23033条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 23033 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18172 条，占全部数据的 78.8954977641%；
“规划户数” 不为空的共 19889 条，占全部数据的 86.3500195372%；
“经度, 纬度” 不为空的共 23033 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据340211条。其中：
“小区名称” 不为空的共 340211 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 247555 条，占全部数据的 72.7651369297%；
“房屋总数” 不为空的共 340211 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 340211 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2024年02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（2024年02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，2024年02月更新。数据量共759508条。其中”新房”数据102023条，”二手房”数据657485条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 759508 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 380494 条，占全部数据的 50.0974314951%；其中新房楼盘数据55052条，二手房小区数据325442条；
“楼栋总数” 不为空的共 368877 条，占全部数据的 48.5678886858%；其中新房楼盘数据37631条，二手房小区数据331246条；
“总户数” 不为空的共 436602 条，占全部数据的 57.4848454526%；其中新房楼盘数据54175条，二手房小区数据382427条；
“经度, 纬度” 不为空的共 726046 条，占全部数据的 95.5942531218%。

更新时间：
2024-02-27

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
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（2024年01月更新）

数据说明：
链家网全国121个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共23177条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 23177 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18307 条，占全部数据的 78.987789619%；
“规划户数” 不为空的共 20027 条，占全部数据的 86.4089398973%；
“经度, 纬度” 不为空的共 23177 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据339086条。其中：
“小区名称” 不为空的共 339086 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 245387 条，占全部数据的 72.3671870853%；
“房屋总数” 不为空的共 339086 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 339086 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2024年01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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