Spotify巴西及全球热门歌曲音频特征数据集-2019年末至2020年初-rafaelnduarte
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,歌曲,排行榜,音频特征,巴西,全球,数据分析,K-Means聚类,Spotipy
数据概述：
本数据集包含Spotify平台上的热门歌曲音频特征数据，涵盖了巴西及全球范围内的热门歌曲。数据主要分为三个子集：
- 巴西热门歌曲 (约1万行数据) - 2019年末
- 全球热门歌曲 (约1万行数据) - 2019年末
- 全球热门歌曲 (约2千行数据) - 2020年初
这些数据通过Spotipy库从Spotify API获取，包含了歌曲的各种音频特征，例如节奏、能量、响度、音调、声调、时值等，为音乐分析和机器学习提供了丰富的素材。
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐相关研究与应用场景，包括：
- 音乐推荐系统：通过分析歌曲的音频特征，构建个性化的音乐推荐模型。
- 音乐风格分析：研究不同国家或地区热门歌曲的音乐风格差异。
- K-Means聚类分析：利用K-Means算法对歌曲进行聚类，发现不同音乐群体的特征。
- 市场趋势分析：分析不同时期、不同地区的热门歌曲，了解音乐市场的变化趋势。
- 教育与研究：为音乐学、数据科学等领域的学习者提供实践数据。
