LinkedIn 企业公开数据

LinkedIn 数据集结构化数据交付服务

获取 LinkedIn 企业主页、职位和职业公开信息等结构化数据,用于合规的 B2B 市场研究、行业分析、招聘趋势研究与企业信息维护。支持字段筛选、时间范围选择和周期更新。

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LinkedIn 数据集与企业公开信息

获取经过整理的 LinkedIn 企业主页、职位与职业公开数据,可按企业、地区、行业和时间范围筛选,并根据项目需求定期更新。

  • 覆盖多种 LinkedIn 企业主页类型
  • 包含企业、职位与公开主页元数据
  • 支持按日或按周更新

LinkedIn 企业动态数据集

包含动态 ID、公开正文、发布日期、页面链接、互动指标及媒体链接等字段。

45.2K+4.8K+

LinkedIn 职位数据集

包含职位名称、企业名称、工作地点、发布日期、职位描述及相关公开字段。

30.1K+3.2K+

LinkedIn 企业主页数据集

包含企业名称、行业、简介、网站、所在地及员工规模等公开资料字段。

10.8K+950+

LinkedIn 数据集样本与字段说明

查看 LinkedIn 数据字段、数据类型和脱敏示例,确认 Schema 与项目需求后再申请完整样本。

开发者友好

几行代码完成集成

RESTful API、SDK、HTTP/SOCKS5 协议,支持所有主流语言

完整 SDK

Python / Node.js / Go / C# / Java / PHP

RESTful API

标准 HTTP 接口,开箱即用

丰富示例

100+ 代码示例与最佳实践

example.py
import requests

url = "http://user.ipweb.cc/prod-api/v2/static-residential/countIdleIP"
payload = {
    "country_code": "US",
    "city_name": "New York",
    "business": "YouTube",
    "line_type": 1,
}
headers = {"token": "your-access-token"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=10)
print(response.json())
获取数据样本

准备使用
LinkedIn 数据集开展企业与人才市场研究?

提交目标企业、所需字段与更新频率,获取数据样本、字段字典和方案说明。

热门行业与平台数据集

探索社交媒体、电商、招聘、企业信息和市场研究等不同类型的结构化数据集。

LinkedIn 数据集

企业主页、职位和职业公开数据,适用于 B2B 市场与人才趋势研究。

Instagram 数据集

商业账号公开内容与互动数据,支持社交媒体内容和营销表现研究。

Facebook 数据集

公共主页、帖子与互动指标数据,适用于品牌、内容和市场趋势分析。

电商商品数据集

汇集商品、价格、库存与评价等公开信息,支持市场和品类分析。

招聘职位数据集

包含职位名称、技能要求与地点等字段,用于招聘和劳动力市场研究。

企业信息数据集

整合公开企业资料与业务字段,支持企业研究和客户数据维护。

广告创意数据集

整理公开广告素材与展示信息,用于创意趋势和市场活动分析。

评论与评分数据集

包含公开评分和评论文本,支持消费者反馈与服务体验研究。

行业新闻数据集

汇集垂直行业公开报道,用于行业动态、舆情和趋势分析。

Excellent

Based on 1088 reviews

Trustpilot

A well-organized web scraping project

The web scraping project had clear steps for sample approval, field mapping, and scheduled updates. We were able to validate the data structure before confirming the final delivery scope.

Priya S., 2 weeks ago

Structured datasets ready for analysis

The field definitions are clear, and the sample structure matches the delivered dataset. Selecting data by region and time range has reduced the preparation work required before analysis.

Andreas K., 3 days ago

Helpful samples and field dictionaries

Reviewing the sample and field dictionary before ordering made it easier to confirm that the dataset suited our project. The delivery format also integrated well with our existing analytics workflow.

Sarah T., 1 week ago

Straightforward Web Crawler API integration

The Web Crawler API documentation includes clear parameter descriptions and practical code examples. We completed the initial integration smoothly, and the structured responses fit our downstream processing workflow.

Marcus L., 5 days ago

Easier web data workflow management

The Web Crawler API lets us submit target URLs and task-specific parameters in a consistent way. Clear task statuses and response formats have made our public web data workflows easier to maintain.

Yuki H., 2 weeks ago

Well-structured SERP API results

The SERP API organizes search results into consistent fields, reducing the need for manual page processing. Location, language, and keyword parameters are also easy to configure for different research projects.

Dmitry P., 4 days ago

Useful for ongoing search result research

We use the SERP API to monitor keyword and public search result changes. Its consistent response format works well with our internal reporting, and the documentation explains the main parameters clearly.

Lena R., 1 week ago

Web Unlocker API simplifies access handling

The Web Unlocker API brings common web access settings into one interface, reducing the amount of custom logic our team needs to maintain. The response details are also helpful when troubleshooting tasks.

James W., 3 weeks ago

A flexible solution for custom data needs

For public data requirements not covered by an existing dataset, the team helped define the fields, scope, and update schedule before delivery. The process was clear from the initial sample onward.

Carlos M., 6 days ago

A well-organized web scraping project

The web scraping project had clear steps for sample approval, field mapping, and scheduled updates. We were able to validate the data structure before confirming the final delivery scope.

Priya S., 2 weeks ago

Structured datasets ready for analysis

The field definitions are clear, and the sample structure matches the delivered dataset. Selecting data by region and time range has reduced the preparation work required before analysis.

Andreas K., 3 days ago

Showing our 5 star reviews

常见问题

LinkedIn 数据集常见问题

数据集可包含指定企业主页的公开简介、行业、所在地、员工规模、公开动态及职位信息。实际字段范围以样本、字段字典和服务方案为准,不包含需要登录访问或非公开的信息。

可以。您可以提供企业名称、公开主页链接或企业清单,并根据实际可用数据按地区、行业或企业规模进行筛选。较大范围的项目建议先通过样本验证字段覆盖情况。

可根据数据集和项目需求按日、按周或按照约定周期更新,也可在可用范围内提供指定时间段的历史数据。具体频率、时间范围和保留周期以方案为准。

您可以在样本区域申请访问或联系顾问,获取脱敏数据样本与字段字典,用于评估字段结构、数据质量和业务适用性。

数据仅应用于合法且获得适当授权的业务场景,并遵守适用法律、隐私要求及平台条款。不得用于骚扰、歧视性决策、侵犯隐私或其他未经授权及违法用途;页面提及的第三方商标归其各自权利人所有。