数据说明：
搜房网(房天下,fang.com)全国新房楼盘+二手房小区数据。
新房楼盘共计24万条，二手房小区共计22万条。
更新时间：
2015年06月份。
详细字段说明：
小区名称,城市,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,当期户数,总户数,绿化率,容积率,物业费,停车位,开盘时间,交房时间,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,商圈,装修情况,物业地址,入住时间,详情页链接
示例数据：
点击查看在线示例数据
数据格式：
Excel。
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数据说明：
房天下（搜房网）全国设计师数据。2015年6月份更新。1.07万条。
详细字段说明：
名称，职务，公司名称，城市，公司地址，电话，QQ，公司网址，联系人，服务区域，服务类型，设计服务，擅长风格，代表作品，收费标准，个人简介，口碑，URL
示例数据：
点击下载搜房网设计师例数据
数据格式：
EXCEL。
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数据说明：
智联招聘（zhaopin.com）全国公司+职位数据，其中公司数据33万条，职位数据300万条。2015年5月份更新。
详细字段说明：
职位信息表（jobs）：
1 职位 （job_id）
2 职位名称(title)
3 职位薪水(salary)
4 职位地点（workplace,北京，上海， 广州等文字）
5 职位性质：(job_nature,是全职|实习|兼职)
6 职位经验(experience)
7 职位学历要求(degree_required)
8 职位类别(job_kind)
9 发布日期（pub_date, 时间格式统一为YYYY-MM-DD e.g. 2015-04-20）
10 公司ID(company_id)
11职位描述(description)
12 来源URL(source_url)
公司信息表（companies）：
1 公司ID （company_id）
2 公司全称(full_name)
3 公司规模(scale)
4 公司性质(company_nature)
5公司行业(industry)
6 公司地址(company_place)
7 公司介绍(description)
8 来源URL(source_url)
示例数据：
点击查看公司在线示例数据
点击查看职位在线示例数据
数据格式：
MySQL。
字符编码：
UTF-8。
文件大小：
tar.gz文件，1.69GB。
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数据说明：
北京大众点评网所有商户及评论数据（2015年5月更新）。
商户数据：586919条；评论数据：6001856条。
详细字段说明：
商户表(shops)字段：
“shop_id”(商户ID，唯一、固定不变),“mall_id”（商户所述商场的shop_id），“verified”（是否加V）,”is_closed”（是否停业）,”name”（商户名称）,”alias”（别名）,”province”（省）,”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”（维度）,”longitude”（经度）,”navigation”（导航）,”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”（总点评数）,”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）
评论表(reviews)字段：
“review_id”(评论ID，唯一),”shop_id”（商户ID，用以关联“商户表”）,”author”（评论者昵称）,”author_id”（评论者ID）,”author_thumb”（评论者图像）,”region”（区域）,”author_level”（评论者等级）,”date”（评论日期）,”stars”（打分）,”content”（评论内容）,”product_rating”（口味打分）,”environment_rating”（环境打分）,”service_rating”（服务打分）
在线示例数据：
点击查看“商户”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：
搜房网(房天下)北京小区(楼盘)历史成交价(截止20150526)。包含6614个小区（楼盘）的所有历史成交价格数据。共计25万条数据。
详细字段说明：
“小区名称”,”物业类别”,”成交日期”,”成交价”,”面积”,”单价”,”总户数”,”竣工时间”,”小区地址”,”经度”,”纬度”,”URL”
在线示例数据：
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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数据说明：
豆瓣网(douban.com)图书数据292万条。2015年5月更新。
数据量查询结果如下图所示：
详细字段说明：
“title”,”author”,”source”,”isbn”,”image_url”,”locale”,”page_url”,”publisher”,”original_name”,”subtitle”,”translator”,”publication_date”,”no_of_pages”,”cover”,”collection”,”users_rating”,”description”,”author_description”,”reviews”,”price”,”stars1″,”stars2″,”stars3″,”stars4″,”stars5″,”tags”,”stores”,”directory”
在线示例数据：
点击查看豆瓣图书在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）或MySQL。
字符编码：
UTF-8。
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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）2015年5月份数据更新。其中二手房小区245393条，新房楼盘27139条。
更新说明：
■ 修复部分城市二手房小区“出租率”为空的Bug。
■ 新房楼盘增加“特色”字段。
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”,”经度”,”纬度”,”URL”
二手房小区：
“城市”,”小区名”,”本月均价”,”所在版块”,”地址”,”总户数”,”建造年代”,”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
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：
大众点评全网数据（所有城市，所有分类，不含国外城市），本次共采集商户数据超过1300万条（13,045,329条）。
有图有真相：
更新说明：
■ 增加对“香港,澳门,台北,高雄,垦丁,花莲”6城市的采集。
■ 增加对“综合市场”类的处理（该类页面结构独特）。
■ 增加mall_id字段，存储商铺所述商场的ID。
■ 为增加综合商场类数据增加“推荐产品”（recommended_products）字段。
■ 增加parking字段（停车信息）。
■ 移除google_longitude和google_latitude字段。
■ 将original_latitude修改为latitude。
■ 将original_longitude修改为longitude。
■ 修复部分分类下“人均”为空的Bug（例如，丽人分类下的“人均”显示为“消费”）。
详细字段说明：
“shop_id”(商户ID，唯一、固定不变),“mall_id”（商户所述商场的shop_id），“verified”（是否加V）,”is_closed”（是否停业）,”name”（商户名称）,”alias”（别名）,”province”（省）,”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”（维度）,”longitude”（经度）,”navigation”（导航）,”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”（总点评数）,”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）
在线示例数据：
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）或MySQL。
字符编码：
UTF-8。
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