Spotify热门歌曲音乐特征与平台表现数据集SpotifyPopularSongsMusicFeaturesandPlatformPerformance-julianalongoria
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐分析, 歌曲特征, 平台表现, 音乐推荐, 流行音乐, 数据挖掘, 音乐排行榜
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的热门歌曲数据，记录了歌曲的音乐特征以及在Apple Music、Deezer和Shazam等其他平台上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从歌曲内容和平台表现来看，应为近期流行歌曲的快照。
地理范围：数据主要来源于Spotify平台，歌曲在全球范围内具有一定的流行度。
数据维度：数据集包括歌曲名称、艺术家、在Apple Music和Deezer的播放列表和排行榜中的表现、在Shazam排行榜中的表现、歌曲的BPM（每分钟节拍数）、Key（音调）、Mode（模式）、以及Danceability（舞曲度）、Valence（情感）、Energy（能量）、Acousticness（声学性）、Instrumentalness（器乐性）、Liveness（现场感）、Speechiness（说话占比）等音乐特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Spotify_clean - Popular_Spotify_Songs.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Spotify平台及其他音乐平台，已进行结构化整理和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐、歌曲特征分析、跨平台音乐表现对比等研究。
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、人工智能等领域的学术研究，如音乐风格分析、歌曲情感分析、音乐推荐算法优化等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐制作公司、版权管理机构等提供数据支持，特别是在歌曲推广、市场趋势分析、用户喜好预测等方面。
决策支持：支持音乐产业内的决策制定，例如优化歌曲创作、制定营销策略、评估艺人潜力等。
教育和培训：作为音乐分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与平台表现之间的关系，帮助用户实现音乐推荐算法的改进、市场趋势的预测，以及音乐作品的评估与优化。
