Spotify平台音乐作品与歌单数据分析数据集SpotifyMusicTracksandPlaylistDataAnalysis-ksuqing
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐数据, 歌单分析, 音乐推荐, 数据挖掘, 流行音乐, 音乐特征, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台上的音乐作品及其对应的歌单信息，记录了音乐作品的多种属性和歌单的元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的快照数据。
地理范围：数据来源于Spotify平台，覆盖全球范围内的音乐作品和用户歌单。
数据维度：数据集包含以下主要字段：track_id（歌曲ID），track_name（歌曲名称），track_artist（艺术家），track_popularity（歌曲流行度），track_album_id（专辑ID），track_album_name（专辑名称），track_album_release_date（专辑发行日期），playlist_name（歌单名称），playlist_id（歌单ID），playlist_genre（歌单流派），playlist_subgenre（歌单子流派），danceability（舞曲性），energy（能量），key（音调），loudness（响度），mode（模式），speechiness（说话程度），acousticness（声学性），instrumentalness（器乐性），liveness（活泼度），valence（情感），tempo（速度），duration_ms（时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify_songs.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于音乐推荐、用户行为分析、音乐特征分析等领域的研究。
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、人工智能等领域的研究，如音乐推荐算法的开发、音乐风格分析、用户偏好分析等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、音乐版权管理等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐平台优化歌单推荐、改善用户体验、制定音乐内容策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与其在不同歌单中的表现，以及用户对不同音乐风格的偏好，从而优化推荐算法和提升用户体验。
