数研社 » 酒店电话 http://www.data-shop.net 专注于数据采集16年 Sat, 18 Apr 2026 01:44:38 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=3.9.40 [携程网]全国所有城市酒店数据124万家2025年6月份更新 http://www.data-shop.net/2025/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae124%e4%b8%87%e5%ae%b62025%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/ http://www.data-shop.net/2025/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae124%e4%b8%87%e5%ae%b62025%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/#comments Thu, 05 Jun 2025 02:15:23 +0000 http://www.data-shop.net/?p=2666 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、评论数和评分等信息，详细见下面的字段说明部分），总计酒店基本信息1,249,507条。其中有最低价（”min_price”字段不为空）的酒店70.5万条。2025年4-6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：2025年4月初到6月初。

字段说明：
“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；
“province” – 所在省份；
“city_id” – 城市ID；
“city” – 城市/县；
“real_city” – 所属行政城市；
“star” – 酒店星级;
“open_year” – 开业年份（共计有101w条不为空）；
“fitment_year” – 装修年份（共计有16.3w条不为空）；
“room_quantity” – 房间数（共计有112w条不为空）；
“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；
“honor_tags” – 荣誉标签；
“highlight_cardlist” – 特色标签;
“hotel_facilities_popular” – 酒店热门设施（JSON格式）；
“hotel_facilities_more” – 酒店更多设施（JSON格式）；
“hotel_policy” – 酒店政策（JSON格式）；
“award_list” – 酒店榜单；
“images” – 酒店相册图(URL)；
“description” – 酒店介绍；
“video_url” – 视频介绍文件URL；
“min_price” – 最低价格和查询日期(共计有70.5万条不为空)；
“updated” – 本条数据采集更新的时间；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看携程酒店2025年酒店基本信息在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

文件大小：
3.3GB；

按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
无星: 472,250家
1星: 7,888家
2星: 647,901家
3星: 84,783家
4星: 30,028家
5星: 6,657家

]]> http://www.data-shop.net/2025/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae124%e4%b8%87%e5%ae%b62025%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据90.9万家2024年6月份更新 http://www.data-shop.net/2024/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae90-9%e4%b8%87%e5%ae%b62024%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/ http://www.data-shop.net/2024/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae90-9%e4%b8%87%e5%ae%b62024%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/#comments Wed, 12 Jun 2024 12:33:29 +0000 http://www.data-shop.net/?p=2511 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、评论数和评分等信息，详细见下面的字段说明部分），总计酒店基本信息909,097条。2024年5-6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：2024年5月初到6月初。

字段说明：
“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” – 城市/县；
“real_city” – 所属行政城市；
“star” – 酒店星级;
“open_year” – 开业年份（共计有82.5w条该字段不为空）；
“fitment_year” – 装修年份（共计有21.8w条该字段不为空）；
“room_quantity” – 房间数（共计有86.9w条该字段不为空）；
“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；
“honor_tags” – 荣誉标签；
“hotel_facilities_popular” – 酒店热门设施（JSON格式）；
“hotel_facilities_more” – 酒店更多设施（JSON格式）；
“hotel_policy” – 酒店政策（JSON格式）；
“award_list” – 酒店榜单；
“images” – 酒店相册图(URL)；
“description” – 酒店介绍；
“video_url” – 视频介绍文件URL；
“min_price” – 最低价格和查询日期；
“video_caption_entities” – 视频弹幕；
“updated” – 本条数据采集更新的时间；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看携程酒店2024年酒店基本信息在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

文件大小：
3.0GB；

按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
无星: 241,537家
1星: 7,523家
2星: 552,647家
3星: 74,525家
4星: 26,743家
5星: 6,122家

]]> http://www.data-shop.net/2024/06/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae90-9%e4%b8%87%e5%ae%b62024%e5%b9%b46%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据81.5万家2023年7月份更新 http://www.data-shop.net/2023/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae81-5%e4%b8%87%e5%ae%b62023%e5%b9%b47%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/ http://www.data-shop.net/2023/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae81-5%e4%b8%87%e5%ae%b62023%e5%b9%b47%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/#comments Wed, 09 Aug 2023 15:02:21 +0000 http://www.data-shop.net/?p=2363 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

]]> http://www.data-shop.net/2023/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae81-5%e4%b8%87%e5%ae%b62023%e5%b9%b47%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据73.5万家2022年8月份更新 http://www.data-shop.net/2022/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae73-5%e4%b8%87%e5%ae%b62022%e5%b9%b48%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/ http://www.data-shop.net/2022/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae73-5%e4%b8%87%e5%ae%b62022%e5%b9%b48%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/#comments Fri, 16 Sep 2022 07:57:38 +0000 http://www.data-shop.net/?p=2165 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735,476条，酒店图片98,309,133条，酒店基本房型2,206,284条。2022年7-8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：2022年7-8月

字段说明：
(1) 酒店基本信息（详情）表（ctrip_hotels_details_202208）
“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67.1w条有该信息）；
“fitment_year” – 装修年份（共计有21.3w条有该信息）；
“room_quantity” – 房间数（共计有71.3w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；
“recommend_percent” – 住客推荐率；
“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_202208）
“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_202208）
“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2022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2022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2022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 ： 2.4GB；
酒店相册表：25GB（无图片文件）；
酒店基本房型表：2.7GB；

按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
无星: 196,610家
1星: 7,429家
2星: 447,150家
3星: 57,167家
4星: 22,013家
5星: 5,108家

]]> http://www.data-shop.net/2022/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae73-5%e4%b8%87%e5%ae%b62022%e5%b9%b48%e6%9c%88%e4%bb%bd%e6%9b%b4%e6%96%b0/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据(含房间数)68万家2021年8月份更新完成 http://www.data-shop.net/2021/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e9%97%b4%e6%95%b068%e4%b8%87%e5%ae%b62021%e5%b9%b48%e6%9c%88/ http://www.data-shop.net/2021/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e9%97%b4%e6%95%b068%e4%b8%87%e5%ae%b62021%e5%b9%b48%e6%9c%88/#comments Mon, 16 Aug 2021 03:32:16 +0000 http://www.data-shop.net/?p=1762 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689,472条，酒店图片79,832,406条，酒店房型1,986,214条。
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：
本次采集结束于2021年8月。

字段说明：
(1) 酒店基本信息（详情）表（ctrip_hotels_details_202108）
“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_id” – 省份ID；
“province” – 所在省份；
“city_id” – 城市ID；
“city” – 所在城市；
“star” – 酒店星级;
“grade” – 酒店类型；
“open_year” – 开业年份（共计有61w条有该信息）；
“fitment_year” – 装修年份；
“room_quantity” – 房间数（共计有66w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；
“features” – 特色标签；
“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；
“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_202108）
“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；

(3) 酒店基本房型表（ctrip_hotels_base_rooms_202108）
“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；
“min_price” – 房型最低售价；
“base_room_cover_url” – 房型封面图URL；
“images” – 房型相册URL；
“room_facilities” – 房型内设施；

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2021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2021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2021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 ： 2.1GB；
酒店相册表：19GB；
酒店基本房型表：1.7GB；

按“酒店星级”(star字段)的数量统计：
0星: 261,425家
1星: 7,499家
2星: 345,917家
3星: 49,893家
4星: 19,777家
5星: 4,789家

]]> http://www.data-shop.net/2021/08/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e9%97%b4%e6%95%b068%e4%b8%87%e5%ae%b62021%e5%b9%b48%e6%9c%88/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据(含房型价格，63w条)2020年11月份更新 http://www.data-shop.net/2020/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c63w%e6%9d%a12020%e5%b9%b4/ http://www.data-shop.net/2020/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c63w%e6%9d%a12020%e5%b9%b4/#comments Fri, 06 Nov 2020 03:48:20 +0000 http://www.data-shop.net/?p=1630 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、各房型价格以及评论数和评分等等，详细见下面的字段说明部分），总计634,643条。和2019年12月份数据相比，新增(收录)了58,440家（根据酒店ID判断）。其中”房间数”不为空的的共有600,727条。
本次采集的数据源是APP，不是PC版网站。

为什么2020年增加了5.8w多家，总数却比2019年12月份版本少呢？
因为2020年有20w家酒店关闭了，对应的链接在携程打开已经无任何信息，例如https://hotels.ctrip.com/hotels/6880222.html。
本数据包中含如下内容：
（1）2020年最新采集的，63w在营业中的酒店。
（2）2020年检测发现20w家已关闭酒店在2019年的对应数据（根据酒店id对应）。

各城市的数量统计：
点击查看各城市数量统计。

更新时间：
开始于2020年10月，结束于2020年11月。每条数据的更新时间，详见updated字段。

字段说明：
“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（new）；
“province_id” – 省份ID（new）；
“province” – 所在省份；
“city_id” – 城市ID（new）；
“city” – 所在城市；
“star” – 酒店星级（new）;
“grade” – 酒店类型；
“open_year” – 开业年份（new）；
“fitment_year” – 装修年份（new）；
“room_quantity” – 房间数（以前叫room_num）；
“zone” – 所属商圈（new）；
“area” – 行政区；
“address” – 地址；
“phones” – 联系电话；
“hotel_logo” – 酒店Logo图链接（new）;
“lat” – 纬度；
“lng” – 经度；
“comment_total” – 评论总数；
“total_score” – 总评分；
“health_score” – 卫生健康评分（new）；
“enviromental_score” – 环境评分（new）；
“service_score” – 服务评分（new）；
“facilities_score” – 设施评分（new）；
“features” – 特色标签；
“tags” – 其它标签；
“has_certificate” – 是否有“品质保证”（new）;
“hotel_facilities_simple” – 酒店设施简版（new）；
“hotel_facilities_full” – 酒店设施详细版；
“hotel_policy” – 酒店政策；
“hotel_awards” – 酒店获奖情况（new）；
“images” – 酒店相册图；
“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；
“rooms” – 每种房型价格；
“updated” – 本条数据采集更新的时间；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看携程酒店2020年在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

文件大小：
1.96GB。

]]> http://www.data-shop.net/2020/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c63w%e6%9d%a12020%e5%b9%b4/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据(含房型价格，超过77.6w条)2019年12月份更新 http://www.data-shop.net/2019/12/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8777-6w/ http://www.data-shop.net/2019/12/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8777-6w/#comments Mon, 30 Dec 2019 03:38:35 +0000 http://www.data-shop.net/?p=1361 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），总计776,791条。其中房间数”rooms_num”字段不为空的有718,729条。

更新时间：
该数据是在2019年08月份采集的66w条基础上进行的增量采集。也就是说其中有66w条是2019年08月份采集的，有11多万条是在2019年12月采集的。

字段说明：
“hotel_id” – 酒店ID，与网站一致；
“name” – 酒店中文名称；
“characteristic_tags” – 特色标签；
“koubei_tags” – 口碑标签；
“grade” – 酒店评级；
“province” – 所在省份；
“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；
“rooms_num” – 房间数（2019新增）；
“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；
“room_types” – 房型及价格；
“name_en” – 酒店英文名称；
“hotel_tips” – 酒店提示；
“affiliated_group” – 所属集团；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看携程酒店在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

]]> http://www.data-shop.net/2019/12/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8777-6w/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据(含房型价格，超过66w条)2019年08月份更新 http://www.data-shop.net/2019/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8766w/ http://www.data-shop.net/2019/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8766w/#comments Fri, 27 Sep 2019 02:48:36 +0000 http://www.data-shop.net/?p=1298 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），总计超过66万条。
2019年08月份采集更新。

字段说明：
“hotel_id” – 酒店ID，与网站一致；
“name” – 酒店中文名称；
“characteristic_tags” – 特色标签；
“koubei_tags” – 口碑标签；
“grade” – 酒店评级；
“provice” – 所在省份；
“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；
“rooms_num” – 房间数（2019新增）；
“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；
“room_types” – 房型及价格；
“name_en” – 酒店英文名称；
“hotel_tips” – 酒店提示；
“affiliated_group” – 所属集团；
“url” – 酒店URL；

在线示例数据：
点击查看携程酒店在线示例数据

数据格式：
CSV（UTF-8编码）。

]]> http://www.data-shop.net/2019/09/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%90%ab%e6%88%bf%e5%9e%8b%e4%bb%b7%e6%a0%bc%ef%bc%8c%e8%b6%85%e8%bf%8766w/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据（含经纬度及各房型价格，49w条）2018年06月份更新 http://www.data-shop.net/2018/07/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%ef%bc%88%e5%90%ab%e7%bb%8f%e7%ba%ac%e5%ba%a6%e5%8f%8a%e5%90%84%e6%88%bf%e5%9e%8b-2/ http://www.data-shop.net/2018/07/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%ef%bc%88%e5%90%ab%e7%bb%8f%e7%ba%ac%e5%ba%a6%e5%8f%8a%e5%90%84%e6%88%bf%e5%9e%8b-2/#comments Tue, 24 Jul 2018 03:45:53 +0000 http://www.data-shop.net/?p=1060 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498,176条。
2018年06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；
“characteristic_tags” – 特色标签；
“koubei_tags” – 口碑标签；
“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；
“position_rating” – 位置评分；
“facilities_rating” – 设施评分；
“service_rating” – 服务评分；
“health_rating” – 健康评分；
“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；
“hotel_tips” – 酒店提示；
“affiliated_group” – 所属集团；
“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）。

]]> http://www.data-shop.net/2018/07/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae%ef%bc%88%e5%90%ab%e7%bb%8f%e7%ba%ac%e5%ba%a6%e5%8f%8a%e5%90%84%e6%88%bf%e5%9e%8b-2/feed/ 0 [携程网]全国所有城市酒店数据（含经纬度及各房型价格，46w条）2017年11月份更新 http://www.data-shop.net/2017/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae/ http://www.data-shop.net/2017/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae/#comments Thu, 23 Nov 2017 04:49:41 +0000 http://www.data-shop.net/?p=904 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）。

]]> http://www.data-shop.net/2017/11/%e6%90%ba%e7%a8%8b%e7%bd%91%e5%85%a8%e5%9b%bd%e6%89%80%e6%9c%89%e5%9f%8e%e5%b8%82%e9%85%92%e5%ba%97%e6%95%b0%e6%8d%ae/feed/ 0