Spotify热门歌曲排行榜分析数据集SpotifyTopSongsRankingAnalysis-gulczas
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐排行榜, 歌曲分析, 音乐特征, 数据挖掘, 流行音乐, 音乐流派, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的歌曲排行榜数据，记录了歌曲的排名、标题、艺术家、发布日期以及多种音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年5月29日。
地理范围：数据主要关注全球范围内的热门歌曲。
数据维度：包括歌曲排名（Rank）、标题（Title）、艺术家（Artists）、发布日期（Date）、舞曲性（Danceability）、能量（Energy）、响度（Loudness）、语音性（Speechiness）、声学性（Acousticness）、器乐性（Instrumentalness）、情感值（Valence）、艺术家数量（ of Artist）、单人艺术家（Artist (Ind.)）、国籍数量（ of Nationality）、国籍（Nationality）、洲际区域（Continent）、总得分（Points (Total)）、单人艺术家/国籍得分（Points (Ind for each Artist/Nat)）、歌曲ID（id）和歌曲URL（Song URL）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Spotify_Dataset.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐排行榜分析、歌曲特征研究和音乐推荐系统开发。
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，如歌曲流行度影响因素分析、音乐风格特征分析、音乐情感分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐版权公司等提供数据支持，特别是在歌曲推荐、市场趋势分析、艺人推广等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场决策和策略制定，帮助优化歌曲推广和艺人发展策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索歌曲的音乐特征与排行榜排名之间的关系，以及分析不同国家和地区的音乐偏好，帮助用户深入了解音乐市场的动态。
