Spotify歌曲音频特征分析数据集-2020年12月-nikitatkachenko
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,歌曲,音频特征,音乐,流行度,API,数据分析,音乐推荐,机器学习
数据概述：
本数据集收录了2020年12月8日通过Spotify API收集的歌曲音频特征信息。数据通过对Spotify平台上的歌曲进行字母搜索获取，涵盖了所有以字母开头的歌曲。数据集包含46个字段，包含了歌曲的各种音频特征，例如响度、节奏、能量、音调、时长等。原始数据未经任何修改，保留了所有API返回的字段。
数据包含“album.release”字段，该字段包含了“date”和“year”两种格式的发布时间信息，用户在使用时需自行处理。由于API的限制，数据中可能存在一些错误，例如歌曲时长可能被误报。建议在使用本数据集前，先了解Spotify的算法机制。
数据用途概述：
该数据集可用于多种音乐相关的研究和应用场景，包括：
- 歌曲流行度分析： 分析不同音频特征与歌曲流行度之间的关系，探索影响歌曲受欢迎程度的因素。
- 音乐推荐系统： 基于歌曲的音频特征，构建个性化的音乐推荐模型，为用户推荐相似风格的歌曲。
- 歌曲相似性分析： 通过比较不同歌曲的音频特征，找出彼此相似的歌曲，探索音乐风格的内在联系。
- 音乐风格分类： 训练机器学习模型，根据音频特征对歌曲进行风格分类。
- 音乐教育与研究： 用于音乐理论、音乐工程等领域的教学与研究，帮助学生和研究人员深入理解音乐的构成要素。
用户可以利用数据集中的歌曲链接，直接在Spotify上试听歌曲，探索自己喜欢的音乐。此外，还可以尝试分析Spotify的推荐算法，研究歌曲成为热门歌曲所需的时间。通过对不同特征之间的关系进行分析，深入了解影响歌曲流行度的因素。
