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全国综合商场商家楼层索引数据2025年1月更新

数据说明:
全国14,848家综合商场和商场内的商户楼层索引数据,包含商户108万(1,081,685)家。2025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)。

情况说明:商场的数量为什么和6月份相比减少了?
有些商场之前有楼层索引数据,现在没了(如下示例),消失的都是规模特别小的商场。
572466 GaPaF1FhpDqNhNzN 中鑫购物广场 大连
1975302504 k7bY3Jq7q5rbprur 金正和购物广场 东莞
1978801320 EbOa3dj7sTvIEI0f 宝成商业广场 昆山
1993687985 G2tL6pp7DnEyOyRe 胜和广场 东莞
1981352471 k8lmEx50hOo0H2SH 中惠棠里商业广场 上海
……
另外,本次新增采集了一些商场,所以商户的总量比6月份还要多。

更新时间:
2024年11月-2025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)
“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)
“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 – 已关店;2 – 商户尚未营业;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2025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。

文件大小:
zip解压后约490MB。

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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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2025年01月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2025年01月更新。数据量共964675条。其中”新房”数据119615条,”二手房”数据845060条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 964675 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 408864 条,占全部数据的 42.3836006945%;其中新房楼盘数据57914条,二手房小区数据350950条;
“楼栋总数” 不为空的共 425113 条,占全部数据的 44.0680021769%;其中新房楼盘数据38373条,二手房小区数据386740条;
“总户数” 不为空的共 539304 条,占全部数据的 55.9052530645%;其中新房楼盘数据50159条,二手房小区数据489145条;
“建筑年代” 不为空的共 467417 条,占全部数据的 48.453313292%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据467417条;
“经度, 纬度” 不为空的共 913388 条,占全部数据的 94.6834944411%。

更新时间:
2025-01-19

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:
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瑞幸咖啡(luckin coffee)APP全国门店POI数据22473条2025年1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22,473条。

更新时间:
2025年1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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中国土地市场网(landchina)“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日-2024年12月31日数据约356万条

数据说明:
中国土地市场网(landchina.com)“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日到2024年12月31日数据,共计约356万条(3,563,108),无重复(根据recorderguid去重)。
包括”项目位置”经纬度信息,网站本身没有经纬度信息,该经纬度数据(“Lng”,”Lat”)是使用高德地图API根据地址(”行政区”和”项目位置”)查询而来的,部分地址无法查询到经纬度数据,所以部分经纬度信息(“Lng”,”Lat”)是空的。

更新时间:
(1)2025年1月更新。
(2)本数据是在《中国土地市场网(landchina)“土地供应-结果公告/供地结果”1998年1月1日-2023年12月31日数据约339万条》基础上做的增量更新(新增采集了2024年1月1日到2024年12月31日的数据)。

详细字段说明:
“recorderguid”,
“行政区”,
“省”,
“市”,
“区”,
“电子监管号”,
“项目名称”,
“项目位置”,
“面积”,
“土地用途”,
“土地使用年限”,
“土地级别”,
“土地来源”,
“供地方式”,
“行业分类”,
“成交价格(万元)”,
“土地使用权人”,
“约定容积率_下限”,
“约定容积率_上限”,
“约定交地时间”,
“约定开工时间”,
“约定竣工时间”,
“实际开工时间”,
“实际竣工时间”,
“批准单位”,
“合同签订日期”,
“分期支付约定”,
“URL”,
“Lng”,
“Lat”

示例数据:
点击查看中国土地市场网“土地供应-结果公告/供地结果”在线示例数据

数据格式:
CSV(UTF-8编码)。

文件大小:
2.31GB

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年12月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年12月更新。数据量共961346条。其中”新房”数据118594条,”二手房”数据842752条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 961346 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 406991 条,占全部数据的 42.3355378813%;其中新房楼盘数据57887条,二手房小区数据349104条;
“楼栋总数” 不为空的共 425359 条,占全部数据的 44.2461923179%;其中新房楼盘数据38512条,二手房小区数据386847条;
“总户数” 不为空的共 540086 条,占全部数据的 56.1801890266%;其中新房楼盘数据50377条,二手房小区数据489709条;
“建筑年代” 不为空的共 466998 条,占全部数据的 48.5775152755%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据466998条;
“经度, 纬度” 不为空的共 911472 条,占全部数据的 94.812065583%。

更新时间:
2024-12-31

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。

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携程旅行网国内景点详情数据85万条(2024年12月更新)

数据说明:
携程旅行网(https://you.ctrip.com/)上的国内景点详情数据,数据量共855778条。2024年12月更新。

更新时间:
2024年12月

详细字段说明:
‘sight_id’(景点ID), ‘sight_name’(景点名称), ‘sight_en_name’(景点英文名称), ‘short_features’(景点亮点), ‘city’(城市), ‘district’(区县), ‘district_en_name’(区县英文名), ‘address’(地址), ‘open_time’(开放时间), ‘phone’(官方电话), ‘tags’(标签), ‘photos’(景点图片), ‘comment_score’(评分), ‘comment_count’(评论数), ‘comment_count_info’(评论统计信息), ‘grade’(景点级别), ‘introdcution’(景点介绍), ‘Special_tips’(必看贴士), ‘ampa_lat’(高德地图_坐标纬度), ‘amap_lng’(高德地图_坐标经度), ‘google_lat’(谷歌地图_坐标纬度), ‘google_lng’(谷歌地图_坐标经度), ‘baidu_lat’(百度地图_坐标纬度), ‘baidu_lng’(百度地图_坐标经度), ‘parent_sight_id’(父景点ID), ‘child_sight_id’(子景点ID), ‘nearyby_sight’(附近景点), ‘nearyby_restaurant’(附近美食), ‘nearyby_hotel’(附近酒店), ‘inChina’(是否中国景点), ‘isOverseas’(是否海外景点), ‘url’(景点详情页url)

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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mouser.com电子元件数据676万(2024年12月更新完毕)

数据说明:
mouser.com(国际站)所有电子元件分类下IC产品数据,共计676万条(准确数字:6,765,088)。
(1) 根据”MouserPartNumber”字段对数据做了去重。
(2) 过滤掉了大量”MouserPartNumber”值为”Not Assigned”的数据。如下示例:
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
https://www.mouser.com/ProductDetail/TE-Connectivity/6-1768045-2?qs=pupoQhW1%2FvnMyZqnvPTKtQ%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/Molex/19196-0077?qs=hs2naT6Fjs8Dx%252BJBdfYLhw%3D%3D

更新时间:
2024年8月开始,2024年12月结束。

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”
“Quantity”
“Pricing” – 区间价格表,JSON格式
“Specifications” – 规格参数表,JSON格式
“Compliance”
“FactoryLeadTime”
“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2024年12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27GB。

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2024年11月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2024年11月更新。数据量共847081条。其中”新房”数据115275条,”二手房”数据731806条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 847081 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 393366 条,占全部数据的 46.4378258986%;其中新房楼盘数据57248条,二手房小区数据336118条;
“楼栋总数” 不为空的共 392516 条,占全部数据的 46.3374813034%;其中新房楼盘数据38922条,二手房小区数据353594条;
“总户数” 不为空的共 475502 条,占全部数据的 56.1341831537%;其中新房楼盘数据50808条,二手房小区数据424694条;
“建筑年代” 不为空的共 410540 条,占全部数据的 48.4652589304%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据410540条;
“经度, 纬度” 不为空的共 802092 条,占全部数据的 94.6889376577%。

更新时间:
2024-11-30

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。

温馨提示:
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