更新时间：
2018年8月份。

详细字段说明：
‘hotel_id’（酒店ID）, ‘hotel_name’（酒店中文名称）, ‘hotel_en_name’（酒店英文名称）, ‘city’（酒店所在城市）, ‘comment_hotel_level’（酒店评级）, ‘comment_score’（酒店评分）, ‘comment_item_score’（酒店分项评分）, ‘comment_recommend’（推荐度）, ‘user_impress’（住客印象）, ‘comment_total’（点评总数）, ‘recomment_num’（值得推荐数）, ‘no_recoment_num’（有待改善数）, ‘user_name’（评论用户名）, ‘user_comment_score’（用户评分）, ‘check_in_type’（入住类型）, ‘check_in_date’（入住日期）, ‘room_name’（房间类型）, ‘comment_txt’（评价内容）, ‘comment_time’（评价时间）, ‘scrape_url’（酒店详情页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。

更新时间：
2016年3月份。

详细字段说明：
‘shop_id’商户id, ‘province’省, ‘city’市, ‘area’区, ‘category’类别, ‘sub_category’子类别, ‘name’商户名称, ‘address’地址, ‘phone’电话, ‘avg_price’平均消费, ‘score_star’评分, ‘score_taste’味道评分, ‘score_environment’环境评分, ‘score_service’服务评分, ‘score_facilities’设施评分, ‘score_sanitation’卫生评分, ‘reviews’评论数, ‘longitude’坐标经度, ‘latitude’坐标纬度, ‘description’描述, ‘photo’图片链接, ‘shop_url’商户页面链接, ‘scrape_url’数据采集页面链接

示例数据（百度网盘分享）：
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。

更新时间：
2015年9月份。

详细字段说明：
‘Country’(国家), ‘State’(州), ‘City’(城市), ‘Category1′(分类1), ‘Category2′(分类2), ‘Category3′(分类3),
‘Name’(名称), ‘Name2′(名称2), ‘Address’(地址), ‘Region’(地区), ‘Phone_number’(电话), ‘Price’(价格),
‘Review_points’(评分), ‘Number_of_reviews’(评论数)

CSV示例数据（百度网盘分享）：
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。

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

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。

更新时间：
2015年5月份。

详细字段说明：
‘Country’, ‘City’, ‘Hotel Name’, ‘Hotel Website’, ‘Phone number’, ‘Email’, ‘Address’, ‘Review points’, ‘Number of reviews’, ‘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：
UTF-8。

数据说明：
大众点评全网数据（所有城市，所有分类，不含境外城市），本次共采集商户数据超过1291万条（12,914,041条）。
有图有真相：

更新说明：
■  增加“外卖” take-away字段。
■  增加“最新评论日期” latest_comment_date字段。
■  移除“餐厅氛围” atmosphere字段，大众点评已去掉该信息。
■  移除“付款方式” payment字段，大众点评已去掉该信息。
■  “是否连锁店” is_chains值修改为true/false（原来为1/0）。
■  “是否通过认证” verified值修改为true/false（原来为1/0）。

详细字段说明：
“shop_id”(商户ID，唯一、固定不变),“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”,”original_latitude”（原始维度）,”original_longitude”（原始经度）,”google_longitude”（谷歌/火星经度）,”google_latitude”（谷歌/火星经度）,”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）,”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。

数据说明：
大众点评全网数据（所有城市，所有分类，不含境外城市），本次共采集商户数据超过1200万条（12,561,013条）。

大众点评数据总量

更新说明：
■  增加了“verified”（是否加V）字段。
■  增加了”is_closed”（是否停业）字段。

详细字段说明：
“shop_id”(商户ID，唯一、固定不变),“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”,”original_latitude”（原始维度）,”original_longitude”（原始经度）,”google_longitude”（谷歌/火星经度）,”google_latitude”（谷歌/火星经度）,”navigation”（导航）,”traffic”（交通）,”atmosphere”（氛围）,”characteristics”（特色）,”payment”（支付）,”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）,”nearby_shops”（周边商户）,”is_chains”（是否是连锁店）,”group”（团购信息）,”card”（会员卡）

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。

更新时间：
2014年6月份。

详细字段说明：
‘uid’, ‘name’, ‘province’, ‘city’, ‘district’, ‘street’, ‘address’, ‘telephone’, ‘lat’, ‘lng’, ‘tags’, ‘keyword’

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JSON。

字符编码：
GBK。

数据说明：
大众点评全网数据（所有城市，所有分类，不含境外城市），本次共采集商户数据超过915万条（9156120条）。

大众点评数据总量

更新说明：
■  修复部分“区”为空的Bug。
■  增加了谷歌经纬度、团购、会员卡等字段。

详细字段说明：
“shop_id”(商户ID，唯一、不变),”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”,”original_latitude”（原始维度）,”original_longitude”（原始经度）,”google_longitude”（谷歌/火星经度）,”google_latitude”（谷歌/火星经度）,”navigation”（导航）,”traffic”（交通）,”atmosphere”（氛围）,”characteristics”（特色）,”payment”（支付）,”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）,”nearby_shops”（周边商户）,”is_chains”（是否是连锁店）,”group”（团购信息）,”card”（会员卡）

示例数据截图：

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF-8。