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2.2GB。

字符编码：
UTF-8。

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。

其中：
“小区名称” 不为空的共 964777 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 964777 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 412059 条，占全部数据的 42.7102843455%；其中新房楼盘数据55168条，二手房小区数据356891条；
“在售均价” 不为空的共 22944 条，占全部数据的 2.37816614617%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据22944条；
“环比上月” 不为空的共 392222 条，占全部数据的 40.6541615316%；其中新房楼盘数据115353条，二手房小区数据276869条；
“楼栋总数” 不为空的共 408651 条，占全部数据的 42.3570420937%；其中新房楼盘数据32172条，二手房小区数据376479条；
“总户数” 不为空的共 516864 条，占全部数据的 53.5734164475%；其中新房楼盘数据44110条，二手房小区数据472754条；
“建筑年代” 不为空的共 462554 条，占全部数据的 47.9441363134%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据462554条；
“经度, 纬度” 不为空的共 910612 条，占全部数据的 94.3857492457%。

更新时间：
2026-03-31

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。

更新时间：
2025年5月开始，2026年3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”
“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3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31GB。

其中：
“小区名称” 不为空的共 1014923 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 1014923 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 433275 条，占全部数据的 42.6904307026%；其中新房楼盘数据59314条，二手房小区数据373961条；
“在售均价” 不为空的共 23416 条，占全部数据的 2.30717010059%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据23416条；
“环比上月” 不为空的共 417255 条，占全部数据的 41.1119858354%；其中新房楼盘数据125991条，二手房小区数据291264条；
“楼栋总数” 不为空的共 440439 条，占全部数据的 43.396297059%；其中新房楼盘数据35497条，二手房小区数据404942条；
“总户数” 不为空的共 556135 条，占全部数据的 54.7957825372%；其中新房楼盘数据48416条，二手房小区数据507719条；
“建筑年代” 不为空的共 494280 条，占全部数据的 48.701231522%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据494280条；
“经度, 纬度” 不为空的共 954552 条，占全部数据的 94.0516669738%。

更新时间：
2026-02-28

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。

其中：
“小区名称” 不为空的共 1012259 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 1012259 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 433130 条，占全部数据的 42.788456314%；其中新房楼盘数据60485条，二手房小区数据372645条；
“在售均价” 不为空的共 22761 条，占全部数据的 2.2485352069%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据22761条；
“环比上月” 不为空的共 421537 条，占全部数据的 41.6431960595%；其中新房楼盘数据124064条，二手房小区数据297473条；
“楼栋总数” 不为空的共 440915 条，占全部数据的 43.557528261%；其中新房楼盘数据36361条，二手房小区数据404554条；
“总户数” 不为空的共 556632 条，占全部数据的 54.9890887609%；其中新房楼盘数据49719条，二手房小区数据506913条；
“建筑年代” 不为空的共 493628 条，占全部数据的 48.7649899877%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据493628条；
“经度, 纬度” 不为空的共 953680 条，占全部数据的 94.2130423143%。

更新时间：
2026-01-31

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。

更新时间：
2026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。

更新时间：
2025年12月份。

详细字段说明及示例数据：
1. 医院信息表（hospitial_details.csv）。
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“province”, 省份
“city”, 城市
“address”, 地址
“address_campus”, 多院区地址及经纬度（JSON格式）
“intro”, 医院介绍
“url”, 医院url
“phone”, 医院电话
“tag”, 标签
“attention”, 关注度
“total_view”, 总访问量
“service_patient”, 在线服务患者
“good_comment”, 好评数
“bad_comment”, 差评数
“live”, 直播义诊
“article”, 科普文章
“rank_doct”, 年度好大夫
“total_faculty”, 科室数量
“total_doctor” 医生数量
点击查看2025年12月医院信息在线示例数据

2. 科室信息表（faculty_details.csv）。
“faculty_id”, 科室ID
“faculty_one_name”, 一级科室名称
“faculty_two_name”, 二级科室名称
“intro”, 科室介绍
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“faculty_url”, 科室URL
“rank”, 榜单
“total_view”, 总访问量
“service_patien”, 在线访问患者
“high_opinion”, 近2年诊后好评
“live”, 直播义诊
“article”, 科普文章
“rank_doct” 年度好大夫
PS：通过”hospital_id”（医院ID）字段和医院表进行关联。
点击查看2025年12月科室信息在线示例数据

3. 医生信息表（doctor_details.csv）。
“doctor_id”, 医生ID
“doct_name”, 医生名称
“grade”, 技术职称
“edugrade”, 教学职称
“pic”, 头像URL
“cure_time”, 门诊 时间 地点 类型 费用
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“faculty_id”, 科室ID
“faculty_one_name”, 科室一级名称
“faculty_two_name”, 科室二级名称
“specialize”, 擅长
“doctor_intro”, 医生简介
“social_position”, 社会任职
“research_achievement”, 科研成果
“award_honor”, 获奖荣誉
“education_experience”, 教育经历
“work_experience”, 工作经历
“training_experience”, 进修经历
“website_honor” x届好大夫
“url”, 医生链接
“real”, 是否实人认证
“rank”, 综合推荐热度
“pv”, 总访问
“yesterday_cnt”, 昨日访问(括号内为日期)
“paper_num”, 总文章
“total_patient_num”, 总患者
“after_patient_num”, 诊后报道患者
“after_evaluate”, 诊后评价
“gif”, 心意礼物
“last_online”, 上次在线
“open_time”, 开通时间
“curative_satisfaction”, 诊后评价-疗效满意度
“attitude_satisfaction”, 诊后评价-态度满意度
“disease_type” 诊后评价-疾病类型
PS：通过”hospital_id”（医院ID）字段和医院表进行关联；通过”faculty_id”（科室ID）字段和科室表进行关联。
点击查看2025年12月医生信息在线示例数据

数据格式：
CSV和Excel(xlsx)。

字符编码：
UTF-8。

文件大小：
医院表：26.5MB；
科室表：198MB；
医生表：788MB；

其中：
“小区名称” 不为空的共 911764 条，占全部数据的 100.0%；
“newcode” 不为空的共 911764 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 388696 条，占全部数据的 42.6312071984%；其中新房楼盘数据60230条，二手房小区数据328466条；
“在售均价” 不为空的共 19852 条，占全部数据的 2.1773178147%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据19852条；
“环比上月” 不为空的共 380708 条，占全部数据的 41.7551032943%；其中新房楼盘数据121567条，二手房小区数据259141条；
“楼栋总数” 不为空的共 381782 条，占全部数据的 41.8728969339%；其中新房楼盘数据36181条，二手房小区数据345601条；
“总户数” 不为空的共 481927 条，占全部数据的 52.8565505986%；其中新房楼盘数据49585条，二手房小区数据432342条；
“建筑年代” 不为空的共 419234 条，占全部数据的 45.9805388236%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据419234条；
“经度, 纬度” 不为空的共 854175 条，占全部数据的 93.6837822068%。

更新时间：
2025-12-31

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。

其中：
“小区名称” 不为空的共 1013287 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 431017 条，占全部数据的 42.5365172947%；其中新房楼盘数据60620条，二手房小区数据370397条；
“楼栋总数” 不为空的共 441817 条，占全部数据的 43.6023555024%；其中新房楼盘数据36697条，二手房小区数据405120条；
“总户数” 不为空的共 559593 条，占全部数据的 55.2255185352%；其中新房楼盘数据50240条，二手房小区数据509353条；
“建筑年代” 不为空的共 495819 条，占全部数据的 48.9317439186%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据495819条；
“经度, 纬度” 不为空的共 956187 条，占全部数据的 94.3648739202%。

更新时间：
2025-11-27

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。