Spotify2016年度热门歌曲分析数据集Spotify2016PopularSongsAnalysis-dhruvjyotiswain
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, Spotify, 歌曲特征, 流行音乐, 数据分析, 机器学习, 音乐推荐, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台2016年热门歌曲的音频特征数据，用于音乐分析和建模。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2016年Spotify平台上的歌曲信息。
地理范围：数据主要反映全球范围内的流行音乐。
数据维度：数据集包括歌曲的多个音频特征，如acousticness（声学性）、danceability（舞曲性）、duration_ms（时长）、energy（能量）、instrumentalness（器乐性）、key（调性）、liveness（活跃度）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（说话性）、tempo（速度）、time_signature（节拍）、valence（情感）、target（是否热门，0或1）、song_title（歌曲标题）和artist（艺术家）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和机器学习任务。
来源信息：数据集来源于Spotify平台，并已进行整理和标准化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、歌曲特征分析和情感分析等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于音乐学、数据科学等领域的研究，如音乐特征与受欢迎程度的关系分析、基于音频特征的歌曲分类等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐产业中的市场分析和趋势预测，帮助音乐人了解市场偏好。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生理解音乐特征与数据分析的结合。
此数据集特别适合用于探索影响歌曲受欢迎程度的因素，以及构建个性化音乐推荐模型，从而提升用户体验。
