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全国3万家综合商场约102万条楼层索引数据2023年8月更新

数据说明:
全国3万(30,327)家综合商场和商场内的商户楼层索引数据,其中商户数据102万(1,025,767)条。2023年8月更新。
含每个商场的信息和商场内商户的详细信息(包括商户所在楼层)。

更新时间:
2023年8月。

详细字段说明:
1. 商场基本信息表。
“shop_id”(商户ID,唯一、固定不变,与源平台ID一一对应)
“status”(商户状态:0 – 正常营业;1 – 已关店;2 – 商户尚未营业;3 – 暂停营业;4 – 网友提交的公共信息。)
“name” (商户名称)
“branchname”(分店名)
“alt_name”(商户别名)
“city_id” (城市ID)
“city”(站点城市名称)
“real_city”(真实归属城市)
“province”(省份)
“avg_price”(均价)
“area_code”(电话区号)
“phone”(联系电话)
“regionname”(所属区县)
“address”(地址)
“cross_road”(所在交叉路口)
“big_category_id”(大分类ID)
“big_category”(大分类名称)
“small_category”(小分类名称)
“star”(评分)
“longitude”(经度,腾讯地图)
“latitude”(纬度,腾讯地图)
“score_text” (评分文本)
“score1″(口味/产品评分)
“score2″(环境评分)
“score3″(服务评分)
“score4″(其它评分)
“review_count”(评论总数)
“bookable”(是否接受预定)
“has_takeaway” (是否有外卖)
“has_deals” (是否有团购)
“dishtags”(推荐菜)
“hours” (营业时间)
“tags” (标签)
“default_pic”(店铺默认图片)

2. 楼层索引(商户)信息表。
“mall_id” (商场id,与商场基本信息表中的shop_id字段进行关联)
“shop_id” (商户id)
“shop_uuid”(商户uuid)
“floor”(商户所在楼层)
“status”(商户状态:0 – 正常营业;1 – 已关店;2 – 商户尚未营业;3 – 暂停营业)
“name”(商户名称)
“branchname”(分店名)
“alt_name”(别名)
“city_id”(城市ID)
“city”(站点城市名称)
“real_city”(真实归属城市)
“province”(省份)
“avg_price”(均价)
“phone”(联系电话)
“regionname”(所属区县、商圈)
“address”(地址)
“cross_road”(所在交叉路口)
“big_category_id”(大分类ID)
“big_category”(大分类名称)
“small_category_id”(小分类ID)
“small_category”(小分类名称)
“star”(评分)
“longitude”(店铺经度)
“latitude”(店铺纬度)
“review_count”(评论数)
“default_pic”(店铺默认图片)
“updated”(更新日期)

示例数据:
点击查看综合商场在线示例数据
点击查看2023年8月全国商场楼层索引在线示例数据

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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全国热门商圈数据(含商圈边界经纬度)21498条2023年9月更新

数据说明:
全国热门商圈数据,含商圈的中心的坐标、商圈的边界经纬度数组、商圈内热门商场等信息(详见详细字段说明和示例数据)。共计21498条。数据来源于某本地生活信息平台。

更新时间:
2023年9月。

详细字段说明:
“id” – 商圈ID;
“name” – 商圈名称;
“province” – 所在省份;
“city” – 所在城市;
“area” – 所属区;
“type” – 商圈类型;
“special” – 特色;
“desc” – 描述;
“headUrl” – 商圈图片;
“bound” – 商圈边界(经纬度数组,如下图所示,为id为10106的商圈“昆明南屏片区商圈”边界在高德地图上绘制出来的效果);
“centerLng” – 商圈中心经度;
“centerLat” – 商圈中心纬度;
“address” – 商圈地址;
“shopuuid” – 商圈内代表性商场DP POIID;
“roadGuideShopName” – 商圈内代表性商场名称;
“roadGuidePointLng” – 商圈内代表性商场经度;
“roadGuidePointLat” – 商商圈内代表性商场纬度;
“roadMessage” – 路线;
“roadUrl” – 商圈边界地图;
“featureList” – 商圈特色列表;
PS:上述经纬度均为GCJ-02坐标。

云南昆明"南屏片区"商圈边界示例

在线示例数据:
点击查看全国热门商圈在线示例数据

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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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据(2023年08月更新)

数据说明:
链家网全国119个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共22535条。其中:
“楼盘名称” 不为空的共 22535 条,占全部数据的 100.0%;
“楼盘价格” 不为空的共 18886 条,占全部数据的 83.8074106945%;
“规划户数” 不为空的共 20502 条,占全部数据的 90.9784779232%;
“经度, 纬度” 不为空的共 22535 条,占全部数据的 100.0%;

二手房小区数据326446条。其中:
“小区名称” 不为空的共 326446 条,占全部数据的 100.0%;
“均价” 不为空的共 305304 条,占全部数据的 93.5235842988%;
“房屋总数” 不为空的共 326446 条,占全部数据的 100.0%;
“经度, 纬度” 不为空的共 326446 条,占全部数据的 100.0%;

更新时间:
2023年08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

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2023年08月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国616个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2023年08月更新。数据量共737680条。其中”新房”数据90613条,”二手房”数据647067条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 737680 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 364009 条,占全部数据的 49.3451089903%;其中新房楼盘数据48095条,二手房小区数据315914条;
“楼栋总数” 不为空的共 351757 条,占全部数据的 47.6842262228%;其中新房楼盘数据37635条,二手房小区数据314122条;
“总户数” 不为空的共 360841 条,占全部数据的 48.9156544843%;其中新房楼盘数据54673条,二手房小区数据306168条;
“经度, 纬度” 不为空的共 712869 条,占全部数据的 96.6366175035%。

更新时间:
2023-08-27

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”(房天下的小区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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全国医院、科室、医生公开数据2023年8月更新

数据说明:
全国各城市医院、科室、医生公开数据(不含任何敏感信息),2023年8月更新。其中包含医院信息9,861条,科室数据151,666条,医生901,564条。

更新时间:
2023年08月份。

详细字段说明及示例数据:
1. 医院信息表(hospitial_details.csv)。
‘hospital_id’, 医院ID
‘full_name’, 医院全名
‘common_name’, 医院名称
‘province’, 省份
‘city’, 城市
‘address’, 地址
‘address_campus’, 分院地址
‘lat’, 经度
‘lang’, 纬度
‘intro’, 简介
‘url’, 链接
‘tag’, 标签
‘attention’, 关注度
‘total_view’, 总访问量
‘service_patient’, 在线服务患者
‘high_opinion’, 近2年诊后好评
‘live’, 直播义诊
‘article’, 科普文章
‘rank_doct’, 年度好文章
‘address_details’, 前往指南
‘total_faculty’, 科室数量
‘total_doctor’, 医生数量
‘total_space’, 面积
‘disease_num’ 疾病数量
点击查看医院信息在线示例数据

2. 科室信息表(faculty_details.csv)。
‘faculty_id’, 科室ID
‘faculty_one_name’, 一级科室名称
‘faculty_two_name’, 二级科室名称
‘intro’, 科室介绍
‘hospital_id’, 医院ID
‘full_name’, 医院全名
‘common_name’, 医院名称
‘faculty_url’, 链接
‘rank’, 榜单
‘total_view’, 总访问量
‘service_patient’, 在线服务患者
‘high_opinion’, 近2年诊后好评
‘live’, 直播义诊
‘article’, 科普文章
‘rank_doct’ 年度好大夫
PS:通过”hospital_id”(医院ID)字段和医院表进行关联。
点击查看科室信息在线示例数据

3. 医生信息表(doctor_details.csv)。
‘doctor_id’, 医生ID
‘doct_name’, 名称
‘grade’, 技术职称
‘edugrade’, 教学职称
‘pic’, 头像URL
‘cure_time’, 门诊时间
‘hospital_id’, 医院ID
‘full_name’, 医院全名
‘common_name’, 医院名称
‘faculty_id’, 科室ID
‘faculty_one_name’, 科室一级名称
‘faculty_two_name’, 科室二级名称
‘specialize’, 擅长
‘doctorIntro’, 医生简介
‘url’, 医生链接
‘real’, 是否实人认证
‘rank’, 综合推荐热度
‘pv’, 总访问
‘yesterday_cnt 昨日访问(括号内为昨日日期)
‘paper_num’, 总文章
‘total_patient_num’, 总患者
‘after_patient_num’, 诊后报道患者
‘after_evaluate’, 诊后评价
‘gif’, 心意礼物
‘last_online’, 上次在线
‘open_time’ 开通时间
‘curative_satisfaction’, 诊后评价-疗效满意度
‘attitude_satisfaction’, 诊后评价-态度满意度
‘disease_type’ 诊后评价-疾病类型
PS:通过”hospital_id”(医院ID)字段和医院表进行关联。通过”faculty_id”(科室ID)字段和科室表进行关联。
点击查看医生信息在线示例数据

数据格式:
CSV和Excel(xlsx)。

字符编码:
UTF-8。

文件大小:
医院表:24.5MB;
科室表:182MB;
医生表:672MB;

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[携程网]全国所有城市酒店数据81.5万家2023年7月份更新

数据说明:
携程网全国各城市酒店数据(含开业年份、装修年份、房间数、经纬度、评论数和评分、酒店全部图片、各房型的图片价格等等,详细见下面的字段说明部分),总计酒店基本信息815,522条,酒店图片112,705,678条,酒店基本房型2,541,956条。2023年6-7月份更新。
本次采集的数据源是APP,不是PC版网站。

各城市的数量统计:
点击查看各城市数量统计

更新时间:
本次采集时间:2023年6-7月

字段说明:
(1) 酒店基本信息(详情)表(ctrip_hotels_details_202307)
“hotel_id” – 酒店ID,与平台一致;
“name” – 酒店中文名称;
“name_en” – 酒店英文名称;
“short_name” – 酒店简称;
“province” – 所在省份;
“city_id” – 城市ID;
“city” – 所在城市;
“star” – 酒店星级;
“open_year” – 开业年份(共计有73.5w条有该信息);
“fitment_year” – 装修年份(共计有21.5w条有该信息);
“room_quantity” – 房间数(共计有78.7w条有该信息);
“zone” – 所属商圈;
“area” – 行政区;
“address” – 地址;
“phones” – 联系电话;
“main_photo” – 酒店主图(URL);
“lng_gd” – 高德经度;
“lat_gd” – 高德纬度;
“lng_bd” – 百度经度;
“lat_bd” – 百度纬度;
“comment_total” – 评论总数;
“total_score” – 总评分;
“health_score” – 卫生健康评分;
“enviromental_score” – 环境评分;
“service_score” – 服务评分;
“facilities_score” – 设施评分;
“sellingpoints” – 卖点;
“video_caption_entities” – 视频弹幕;
“honor_tags” – 荣誉标签;
“bullet_screen_info” – 视频弹幕信息:
“has_certificate” – 是否有“品质保证”;
“hotel_facilities_popular” – 酒店热门设施;
“hotel_facilities_full” – 酒店设施详细版;
“hotel_policy” – 酒店政策;
“hotel_awards” – 酒店获奖情况;
“images” – 酒店相册图(URL,更多更完整的图片见酒店相册表);
“description” – 酒店介绍;
“traffic” – 周边交通;
“video_url” – 视频介绍文件URL;
“min_price” – 最低房型价格;
“min_price_checkin_date” – 查询的入住日期;
“base_rooms” – 基础房型列表;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;
“url” – 酒店URL;

(2) 酒店相册表(ctrip_hotels_pictures_202307)
“picture_id” – 图片ID;
“hotel_id” – 酒店ID(用于和酒店基本信息表关联);
“source” – 相册列表;
“category_name” – 图片内容列表;
“picture_title” – 图片标题;
“large_url” – 图片大图或视频URL;
“small_url” – 图片小图或视频封面图URL;
“is_video” – 是否是视频;
“picture_description” – 图片描述;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;

(3) 酒店基本房型表(ctrip_hotels_base_rooms_202307)
“hotel_id” – 酒店ID(用于和酒店基本信息表关联);
“base_room_id” – 基本房型ID;
“base_room_name” – 基本房型名称;
“checkin_date” – 查询的入住日期;
“min_price” – 房型最低售价;
“base_room_cover_url” – 房型封面图URL;
“images” – 房型相册URL;
“additional_info” – 房间参数,例如面积、床型、可住人数、早餐、WIFI、是否禁烟等;
“room_facilities” – 房型内设施;
“updated” – 本条数据采集更新的时间;

在线示例数据:
(1) 酒店基本信息(详情)示例数据
点击查看携程酒店2023年酒店基本信息在线示例数据

(2) 酒店相册示例数据
点击查看携程酒店2023年酒店相册在线示例数据

(3) 酒店基本房型示例数据
点击查看携程酒店2023年酒店基本房型在线示例数据

数据格式:
CSV(UTF-8编码)。

文件大小:
酒店基本信息表 : 2.6GB;
酒店相册表:28GB(无图片文件);
酒店基本房型表:3.2GB;

按“酒店星级”(star字段)的数量统计:
无星: 225,502家
1星: 7,764家
2星: 486,720家
3星: 65,862家
4星: 23,987家
5星: 5,687家

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链家网全国新房楼盘+二手房小区数据(2023年07月更新)

数据说明:
链家网全国120个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共 22391条。其中:
“楼盘名称” 不为空的共 22391 条,占全部数据的 100.0%;
“楼盘价格” 不为空的共 18870 条,占全部数据的 84.2749318923%;
“规划户数” 不为空的共 20481 条,占全部数据的 91.469786968%;
“经度, 纬度” 不为空的共 22391 条,占全部数据的 100.0%;

二手房小区数据323864条。其中:
“小区名称” 不为空的共 323864 条,占全部数据的 100.0%;
“均价” 不为空的共 234032 条,占全部数据的 72.2624311439%;
“房屋总数” 不为空的共 323864 条,占全部数据的 100.0%;
“经度, 纬度” 不为空的共 323864 条,占全部数据的 100.0%;

更新时间:
2023年07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

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房天下全国新房楼盘+二手房小区数据(2023年07月更新)

数据说明:
房天下(fang.com)全国615个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2023年07月更新。数据量共728090条。其中”新房”数据87750条,”二手房”数据640340条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 728090 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 358168 条,占全部数据的 49.192819569%;其中新房楼盘数据47308条,二手房小区数据310860条;
“楼栋总数” 不为空的共 347574 条,占全部数据的 47.7377796701%;其中新房楼盘数据37105条,二手房小区数据310469条;
“总户数” 不为空的共 355836 条,占全部数据的 48.872529495%;其中新房楼盘数据53124条,二手房小区数据302712条;
“经度, 纬度” 不为空的共 704831 条,占全部数据的 96.8054773448%。

更新时间:
2023-07-27

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”(房天下的小区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:
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