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数据说明：
携程网全国各城市酒店数据（含经纬度和各房型价格，详细字段见下面的说明），共计460,696条。
2017年11月份采集更新。

字段说明：
“hotel_id” – 酒店ID，与携程网一致；
“name” – 酒店中文名称；
“grade” – 酒店评级；
“city” – 所在城市；
“area” – 所在区；
“address” – 地址；
“road_cross” – 交叉路口；
“area_extra” – 地标、商圈；
“phone” – 联系电话；
“price” – 最低价；
“rating” – 综合评分；
“recommend” – 用户推荐比例；
“reviews” – 点评人数；
“lat” – 纬度（百度地图）；
“lng” – 经度（百度地图）；
“description” – 酒店介绍（含开业时间，房间数等）；
“main_photo” – 酒店主图；
“photos” – 酒店相册图；
“hotel_amenities” – 酒店设施；
“hotel_policy” – 酒店政策；
“nearby_amenities” – 周边设施；
“traffic” – 交通信息；
“room_types” – 房型及价格；
“name_en” – 酒店英文名称；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

数据说明：
全国各城市数据健身中心数据，约7.5万条,含经纬度。2017年3月份采集更新。

详细字段说明：
“shop_id”(商户ID，唯一)
“verified”（是否加V）
“is_closed”（是否停业）
“name”（商户名称）
“alias”（别名）
“province”（省）
“real_city”（真实所属城市）
“city”（市）
“city_pinyin”（市拼音）
“city_id”
“area”（区）
“big_cate”（一级分类）
“big_cate_id”
“small_cate”（二级分类）
“small_cate_id”
“address”（地址）
“business_area”（商圈）
“phone”（电话）
“hours”（营业时间）
“avg_price”（均价）
“stars”（星级）
“photos”（图片）
“description”（描述）
“tags”（标签）
“map_type”
“latitude”（纬度, 腾讯地图）
“longitude”（经度, 腾讯地图）
“navigation”（导航栏、面包屑内容）
“traffic”（交通）
“characteristics”（特色）
“product_rating”（口味/产品评分）
“environment_rating”（环境评分）
“service_rating”（服务评分）
“all_remarks”（全部点评数）
“default_remarks”（默认点评数）
“very_good_remarks”（5星数）
“good_remarks”（4星数）
“common_remarks”（3星数）
“bad_remarks”（2星数）
“very_bad_remarks”（1星数）
“recommended_dishes”（推荐菜）
“recommended_products”（推荐产品）
“parking”（停车位信息）
“nearby_shops”（周边商户）
“is_chains”（是否是连锁店）
“take-away”（是否外卖）
“group”（团购信息）
“card”（会员卡）
“latest_comment_date”（最新评论日期）
“history”（历史时间点：加入时间、更新时间、最后评论时间三类信息分号分隔）
“visits_total”（总浏览数）
“visits_month”（本月浏览数）
“visits_week”（本周浏览数）
“num_collected”（收藏人数）

在线示例数据：
点击查看“全国健身中心数据”在线示例数据

数据格式：
Excel。