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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2020年05月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国650个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2020年5月13日至2020年6月6日更新。数据量共37万多条，其中新房楼盘数据5万多条，二手房小区数据31万多条。

更新时间：
2020年5月13日至2020年6月6日更新。

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”（搜房网的小区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。

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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2020年05月更新）

数据说明：
链家网全国130个城市的新房楼盘数据和二手房小区数据。其中，新房楼盘数据27895条，二手房小区数据273898条。

更新时间：
2020年06月08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。

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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小红书”澳门旅游/香港旅游/深圳旅游”等11关键词笔记数据

数据说明：
小红书笔记数据，搜索关键词如下：
澳门旅游
香港旅游
深圳旅游
广州旅游
珠海旅游
中山旅游
江门旅游
佛山旅游
东莞旅游
肇庆旅游
惠州旅游

共计约1.1万条。
注意：小红书手机APP的笔记搜索结果仅前1000条可见。

采集时间：
2020年05月份。

详细字段说明：
“note_id” – 小红书笔记ID;
“keyword” – 搜索使用的关键词;
“title” – 小红书笔记标题;
“desc” – 小红书笔记描述;
“images” – 小红书笔记相关图片(链接);
“type” – 小红书笔记类型;
“note_url” – 小红书笔记Web链接;
“likes” – 小红书笔记点赞数;
“user_id” – 小红书作者ID;
“user_nickname” – 小红书作者昵称;
“user_logo” – 小红书作者图像（链接）;
“content” – 小红书笔记内容;
“publish_time” – 小红书笔记发布时间;
“comment_number” – 小红书评论总数;
“star_number” – 星数;
“author_note_number” – 小红书作者笔记总数;
“author_fans_number” – 小红书作者粉丝数;
“author_collect_number” – 小红书作者收藏数;
“comment1″ – 小红书笔记第一条评论;
“comment2″ – 小红书笔记第二条评论;

示例数据：
点击查看小红书”旅游”笔记示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF-8。

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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深圳市美食外卖店铺销量数据2020年4月份更新

数据说明：
深圳市美食类外卖店铺销量数据，2020年4月份更新，共计42,153家店铺。数据源是某外卖APP。

更新时间：
2020年4月。

详细字段说明：
“id” – 店铺ID（APP内的店铺ID，固定不变）
“province” – 省份（根据经纬度反查得到）
“city” – 城市（根据经纬度反查得到）
“name” – 店铺名称
“score” – 店铺评分
“comment_number” – 评论数量
“month_sales” – 月销量（从商户列表页获取）
“avg_price” – 人均价格（从商户列表页获取）
“category” – 店铺所属分类
“image” – 店铺图像
“delivery_time” – 配送耗时
“min_price” – 起送价
“shipping_fee” – 配送费
“phone” – 商家联系电话（从APP商家TAB获取）
“address” – 商家地址（从APP商家TAB获取）
“lat” – 店铺所在位置纬度
“lng” – 店铺所在位置经度
“hours” – 营业时间
“discounts” – 优惠活动
“tip” – 店铺贴士
“licence_pics” – 营业执照、食品经营许可证查看URL;
“recommend” – 推荐原因;
“updated” – 数据更新时间;

示例数据：
点击查看深圳市美食外卖店铺销量数据20年4月份在线示例数据
说明：为了保护个人隐私，示例数据里对联系电话做了处理。

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

数据大小：
约29MB。

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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2020年03月更新）

数据说明：
链家网全国130个城市的新房楼盘数据和二手房小区数据。其中，新房楼盘数据21,456条，二手房小区数据264,232条。

更新时间：
2020年03月31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。

温馨提示：
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外卖平台全国各品类商户基本信息数据196万(2020年3月)

数据说明：
外卖全国各品类商户数据，包含全国360个城市（点击查看完整城市列表），共计196万条商户。数据源是某外卖APP。
本数据自2019年6月开始采集，至2020年3月底采集完毕。

各分类数据统计如下：
美食 – 1617125条；
超市便利 – 93330条；
浪漫鲜花 – 35717条；
甜蜜蛋糕 – 44647条；
甜点饮品 – 84498条；
生鲜果蔬 – 51526条；
送药上门 – 12846条；
未知 – 22442条；

更新时间：
2019年06月开始采集，到2020年3月底采集完成。

详细字段说明：
“province” – 省份（根据经纬度反查得到）
“city” – 城市（根据经纬度反查得到）
“id” – 店铺ID（APP内的店铺ID，固定不变）
“name” – 店铺名称
“score” – 店铺评分
“comment_number” – 评论数量
“month_sales” – 月销量（从商户列表页获取，有1244554家有该信息）
“avg_price” – 人均价格（从商户列表页获取，有517313家有该信息）
“category” – 店铺所属分类
“image” – 店铺图像
“delivery_time” – 配送耗时
“min_price” – 起送价
“shipping_fee” – 配送费
“phone” – 商家联系电话（从APP商家TAB获取，有195w家有该信息，注意：有些店铺本身就没公布电话。）
“address” – 商家地址（从APP商家TAB获取，有196w家有该信息）
“lat” – 店铺所在位置纬度
“lng” – 店铺所在位置经度
“hours” – 营业时间
“discounts” – 优惠活动
“licence_pics” – 营业执照、食品经营许可证照片URL（有143w家有该信息。PS：该字段于2020-04-12添加）
“safety” – 安全公示信息(JSON格式，有140w家有该信息，有20w家有”许可证号”信息。PS：该字段于2020-04-12添加）
“tip” – 店铺贴士
“updated” – 数据更新时间

示例数据：
点击查看外卖商户基本信息（2020年3月版）在线示例数据
说明：为了保护个人隐私，示例数据里对联系电话做了处理。

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

数据大小：
约1000MB。

温馨提示：
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链家网全国83城市二手房小区成交历史记录数据170万条（2020年03月更新）

数据说明：
链家网全国83城市二手房小区成交历史记录数据。数据量共1,703,376条。

更新时间：
2020年03月份。

详细字段说明：
“省份”, “城市”, “行政区”, “区域”, “成交房源”, “小区名称”, “唯一编号”, “成交时间”, “成交价格”, “单价”, “挂牌价格”, “成交周期”, “房屋户型”, “所在楼层”, “总楼层”, “建筑面积”, “套内面积”, “房屋朝向”, “装修情况”, “供暖方式”, “产权年限”, “户型结构”, “建筑类型”, “建成年代”, “建筑结构”, “梯户比例”, “配备电梯”, “交易权属”, “挂牌时间”, “房屋用途”, “房屋年限”, “房权所属”, “经度”, “纬度”, “scrape_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：
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。

附：83城市列表
安徽 合肥
安徽 马鞍山
北京 北京
上海 上海
重庆 重庆
福建 福州
福建 泉州
福建 厦门
福建 漳州
甘肃 兰州
广东 东莞
广东 佛山
广东 广州
广东 江门
广东 清远
广东 珠海
广东 湛江
广东 中山
广西 北海
广西 桂林
广西 柳州
广西 南宁
贵州 贵阳
海南 海口
河北 保定
河北 廊坊
河北 石家庄
河北 唐山
河北 张家口
河南 洛阳
河南 许昌
河南 新乡
河南 郑州
黑龙江 哈尔滨
湖北 黄石
湖北 武汉
湖北 襄阳
湖南 常德
湖南 长沙
湖南 岳阳
吉林 长春
吉林 吉林
江苏 常州
江苏 淮安
江苏 南京
江苏 南通
江苏 苏州
江苏 无锡
江苏 徐州
江苏 盐城
江苏 镇江
江西 九江
江西 上饶
辽宁 丹东
辽宁 大连
辽宁 沈阳
内蒙古 呼和浩特
宁夏 银川
山东 济南
山东 临沂
山东 青岛
山东 威海
山东 潍坊
山东 烟台
山东 淄博
陕西 宝鸡
陕西 汉中
陕西 西安
陕西 咸阳
四川 成都
四川 达州
四川 凉山
四川 绵阳
四川 南充
云南 昆明
浙江 湖州
浙江 杭州
浙江 金华
浙江 嘉兴
浙江 宁波
浙江 绍兴
浙江 台州
浙江 温州

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2020年02月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国645个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2020年2月8日至2020年3月8日更新。数据量共34万多条，其中新房楼盘数据6万多条，二手房小区数据28万多条。

更新时间：
2020年2月8日至2020年3月8日更新。

详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “小区名称”, “小区地址”, “项目特色”, “所属区域”, “邮编”, “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”, “区县”, “装修情况”, “物业地址”, “商圈”, “环比上月”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（搜房网的小区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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