数据说明：
赶集网(http://www.ganji.com)家电维修类数据，数据总数430,802条，2018年1月份采集。。
◆ 城市：本次数据包括全国359个城市站点的家电维修类数据。
◆ 类别：家电维修类（包括冰箱维修，电视机维修，空调移机，空调维修，空调清洗，洗衣机维修，热水器维修，冷库安装/维修，饮水机维修，壁挂炉维修，净水机维修，音响/功放维修，电动车维修，太阳能维修，小家电维修，厨房电器维修，中央空调维修，其他等）
更新时间：
2018年1月份。
详细字段说明：
‘省份’, ‘城市’, ‘区域’, ‘分类1′, ‘分类2′, ‘标题’, ‘Logo’, ‘帮帮’, ‘认证’, ‘地址’, ‘电话’, ‘服务介绍’, ‘Scrape_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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数据说明：
全国肯德基麦当劳门店评论数据，共计71万条，2018年4月份采集更新。
更新时间：
2018年04月份。
详细字段说明：
“city”（城市）,”shop_name”（门店名称）,”author”（评论者）,”location”（位置）,”author_level”（评论者等级）,”comment_date”（评论日期）,”stars”（打分）,”taste”（口味打分）,”environment”（环境打分）,”service”（服务打分）,”comment_avg_price”（均价）,”recommend”（推荐菜）,”content”（评论内容）
示例数据：
点击查看肯德基麦当劳门店评论在线示例数据
数据格式：
Excel（xlsx格式）
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数据说明：
百度地图POI-全国各城市“房产中介”数据（6200条）。
更新时间：
2017年04月份。
详细字段说明：
‘uid’, ‘name’, ‘province’, ‘city’, ‘district’, ‘street’, ‘address’, ‘telephone’, ‘lat’, ‘lng’, ‘tags’, ‘image’, ‘keyword’
示例数据：
点击查看房产中介POI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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数据说明：
百度地图POI-全国各城市“洗衣店/干洗店”数据（7.8万条）。
更新时间：
2016年11月份。
详细字段说明：
‘uid’, ‘name’, ‘province’, ‘city’, ‘district’, ‘street’, ‘address’, ‘telephone’, ‘lat’, ‘lng’, ‘tags’, ‘image’, ‘keyword’
示例数据：
点击查看洗衣店POI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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数据说明：
百度地图POI-全国各城市“菜市场”数据（9.9万条）。
更新时间：
2016年11月份。
详细字段说明：
‘uid’, ‘name’, ‘province’, ‘city’, ‘district’, ‘street’, ‘address’, ‘telephone’, ‘lat’, ‘lng’, ‘tags’, ‘image’, ‘keyword’
示例数据：
点击查看菜市场POI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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数据说明：
安居客（anjuke.com）全国各城市数据（新房楼盘+二手房小区）2017年11月份数据更新。其中二手房小区360258条，新房楼盘62644条。
详细字段说明：
新房楼盘：
“城市”,”楼盘名称”,”楼盘单价”,”特色”,”区域位置”,”楼盘地址”,”规划总数”,”工程进度”,”开盘时间”,”交房时间”,”容积率”,”绿化率”,”开发商”,”物业类型”,”物业公司”,”物业管理费”,”车位比”,”楼层状况”,”经度”,”纬度”,”URL”
二手房小区：
“城市”,”小区名”,”本月均价”,”价格变动”,”所在版块”,”地址”,”总户数”,”建造年代”,”物业公司”,”物业类型”,”物业费用”,”开发商”,”总建面”,”容积率”,”出租率”,”停车位”,”绿化率”,”经度”,”纬度”,”简介”,”URL”
在线示例数据：
点击查看“安居客-新房楼盘”在线示例数据
点击查看“安居客-二手房小区”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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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）。
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数据说明：
全国各城市酒店POI数据104万家，其中未关店酒店65万家。含电话、所属商圈、经纬度等信息。2017年10月更新。
详细字段说明：
“is_closed”（是否停业）
“name”（商户名称）
“province”（省）
“city”（市）
“big_cate”（一级分类）
“small_cate”（二级分类）
“address”（地址）
“business_area”（商圈）
“phone”（电话）
“hours”（营业时间）
“avg_price”（均价）
“stars”（评分星级）
“photos”（图片）
“description”（描述）
“latitude”（纬度, 腾讯地图）
“longitude”（经度, 腾讯地图）
“breadcrumb”（导航栏、面包屑内容）
“traffic”（交通）
“product_rating”（产品评分）
“environment_rating”（环境评分）
“service_rating”（服务评分）
“all_remarks”（全部点评数）
“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）
“parking”（停车位信息）
“latest_comment_date”（最新评论日期）
“visits_total”（总浏览数）
“visits_month”（本月浏览数）
“visits_week”（本周浏览数）
示例数据：
点击查看全国酒店POI数据在线示例数据
数据格式：
CSV（UTF-8编码）。
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