2023年Spotify最热歌曲数据集-rajatsurana979
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,流行歌曲,2023,歌曲分析,音乐平台,音频特征,数据集
数据概述：
本数据集包含了2023年Spotify上最热门的歌曲列表，提供了每首歌的详细信息，包括歌曲名称、艺术家名称、发行日期、在不同音乐平台上的表现和各种音频特征。数据集中的字段包括：
- track_name: 歌曲名称
- artist(s)_name: 歌曲艺术家名称
- artist_count: 参与创作歌曲的艺术家数量
- released_year: 歌曲发行年份
- released_month: 歌曲发行月份
- released_day: 歌曲发行日期
- in_spotify_playlists: 歌曲被包含在多少个Spotify播放列表中
- in_spotify_charts: 歌曲在Spotify排行榜上的表现及排名
- streams: 歌曲在Spotify上的总播放次数
- in_apple_playlists: 歌曲被包含在多少个Apple Music播放列表中
- in_apple_charts: 歌曲在Apple Music排行榜上的表现及排名
- in_deezer_playlists: 歌曲被包含在多少个Deezer播放列表中
- in_deezer_charts: 歌曲在Deezer排行榜上的表现及排名
- in_shazam_charts: 歌曲在Shazam排行榜上的表现及排名
- bpm: 歌曲每分钟节拍数，衡量歌曲节奏的指标
- key: 歌曲调性
- mode: 歌曲模式（大调或小调）
- danceability_%: 衡量歌曲适合跳舞程度的百分比
- valence_%: 歌曲音乐内容的正面情绪程度
- energy_%: 歌曲的感知能量水平
- acousticness_%: 歌曲中 acoustic 声音的比例
- instrumentalness_%: 歌曲中 instrumental 内容的比例
- liveness_%: 歌曲中现场表演元素的比例
- speechiness_%: 歌曲中包含的歌词比例
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐分析和研究场景，包括流行音乐趋势分析、艺术家表现评估、音乐营销策略制定等。音乐研究者可以利用此数据集分析不同歌曲在不同音乐平台上的表现差异；音乐制作人可以参考数据集中的音频特征进行创作；营销团队可以借助数据集了解热门歌曲的特点，制定更有针对性的市场推广策略。此外，该数据集也是音乐教育和音乐学研究的重要参考资料。
