数据说明：
阿里巴巴1688.com全品类商品分类名称和分类ID对照表。数据来源阿里巴巴手机App。
更新时间：
2015年09月份。
详细字段说明：
“cat_id”,”cat_name”
下载地址：
点击查看或下载数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF-8。
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
大众点评全网数据（324个国内城市，所有分类），本次共采集商户数据超过1480万条（14,860,209条）。2015年8月底更新。
有图有真相：
更新说明：
■ 采用新的遍历方式，总数据条数有明显增加（和5月份版本相比增加数据条数180万）。
■ 增加对“锡林郭勒”和”阿拉善”两城市的采集。
■ 新增default_remarks字段，对应页面上的默认点评数。原all_remarks对应页面上的全部点评数。
■ 修复由于大众点评改版造成的部分商户“商圈”字段为空的Bug。
■ 修复部分商户“区域”字段有误的Bug，部分商户没有区域信息（例如http://www.dianping.com/shop/4431668）采集到的“区域”为地址。
■ 修复了部分分类下由于页面结构不一样导致经纬度提取失败的Bug。
■ “酒店”和“教育培训”类的模版不一样，增加了对这两类商户的处理。
■ 增加了对部分商户“关店”标志不一样的情况处理（例如http://www.dianping.com/shop/1584226）。
■ 推荐菜recommended_dishes字段增加每道菜的推荐人数信息。
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”（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）
在线示例数据：
点击查看大众点评网2015年08月份在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）或MySQL。
字符编码：
UTF-8。
关于本数据的FAQ：
1. 你们多久更新一次数据？
答：大概3-4个月更新一次。
2. 你们完整采集一次要花多长时间？
答：一个月左右。我们每次都是全量采集，每次下载页面量多达2000万。
3. 你们采集到的数据量为什么这么大，我自己采集为什么只能采集到200多万？
答：大众点评网的列表页有页数限制。我们采用递归子分类和子区域，结合遍历shop_id的方式，最大程度上保证了数据的完整性。
4. 我发现你们的数据缺失了某个店铺，是什么原因造成的？
答：这很正常，在采集开始到采集完成这一个月内又会新增很多的店铺，而这些店铺的数据肯定会漏掉。
5. 我发现了一个Bug，你们能给处理吗？
答：在数据购买半个月内，如果该Bug的影响范围大于10%，我们将立即处理，并免费提供一份处理后的数据。如果该Bug的影响范围小于10%，我们不能立即处理，但会在下一个版本中进行修复。
由于大众点评网的模板种类很多，要兼顾各种特殊情况，我们也在不断的修复数据中存在的历史问题。
6. 我想增加一个字段，可以吗？
答：不行，购买现成的数据不提供任何修改支持。如果你想自定义字段，建议申请定制采集服务（费用会远高于购买现成数据）。
7. 数据总量有多大？这么大怎么传给我？
答：8GB左右。通过百度网盘共享（有提取密码）。
8. 你们能否帮我将数据导入数据库？
答：抱歉，你需要自己完成导入的过程。可以参考我们的导入教程：
SQL文件 -> MySQL http://www.site-digger.com/html/articles/20150921/101.html
CSV -> MySQL http://www.site-digger.com/html/articles/20120525/34.html
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数据说明：
58同城北京、上海、广州、深圳、天津、杭州、南京、武汉、成都、重庆10城市房产经纪人数据。2015年8月份更新。14.6万条。
详细字段说明：
城市、姓名、联系方式、服务小区、区域、商圈
示例数据：
点击查看在线示例数据
数据格式：
CSV（GBK编码）。
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数据说明：
大众点评网全国火车站数据，含所有评论和图片，2015年7月更新。
商户（火车站）共计1127条。点评共计29900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）
备注：每个火车站图片下载1张，存储格式：images/{shop_id}.jpg
示例数据：
点击下载“商户”在线示例数据
点击下载“评论”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：
百度地图POI-全国各城市“洗车”店数据（17万条）。
更新时间：
2015年08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：
点击查看在线示例数据
点击下载离线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）或JSON。
字符编码：
GBK。
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数据说明：
大众点评网北京、上海、广州、深圳、成都、香港6城市所有分类数据2015年7月份更新。本次共采集商户数据251万条。
更新说明：
■ 修复由于大众点评改版造成的部分商户“商圈”字段为空的Bug。
■ 修复部分商户“区域”字段有误的Bug，部分商户没有区域信息（例如http://www.dianping.com/shop/4431668）采集到的“区域”为地址。。
■ 修复了部分分类下由于页面结构不一样导致经纬度提取失败的Bug。
■ “酒店”和“教育培训”类的模版不一样，增加了对这两类商户的处理。
■ 增加了对部分商户“关店”标志不一样的情况处理（例如http://www.dianping.com/shop/1584226）。
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：
点击下载离线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）或MySQL。
字符编码：
UTF-8。
这不是我想要的数据，点击申请定制
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。
这不是我想要的数据，点击申请定制
