Spotify音乐流媒体平台艺术家与歌曲数据分析数据集-2020年
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,流媒体,艺术家,歌曲,流行度,数据分析,音乐排行榜
数据概述：
本数据集整合了Spotify音乐流媒体平台上的多组数据，旨在为音乐行业分析、用户行为研究等提供全面的数据支持。数据集主要包含三个核心文件：
artists.csv：该文件提供了关于Spotify艺术家的详细信息，包括艺术家ID（id）、粉丝数量（followers）、音乐风格（genres）、艺术家姓名（name）以及艺术家受欢迎程度（popularity）。
tracks.csv：该文件包含了Spotify上歌曲的丰富信息，涵盖了1921年至2020年间的歌曲。具体字段包括：歌曲ID（id）、歌曲名称（name）、歌曲受欢迎程度（popularity）、歌曲时长（duration_ms，以毫秒为单位）、是否包含明确内容（explicit，1为是，0为否）、演唱艺术家（artists）、艺术家ID（id_artists）、发行日期（release_date）、舞曲性（danceability，0-100）、能量值（energy，0-100）、音调（key）、响度（loudness）、模式（mode，主调为1，副调为0）、语音性（speechiness）、器乐性（instrumentalness）、现场感（liveness）、积极性（valence）、节奏（tempo，每分钟节拍数BPM）以及拍号（time_signature）。
spotify_top200_global.csv：该文件收录了2020年Spotify全球热门歌曲Top 200的排行榜数据。字段包括：艺术家（Artist）、国家（Country，此处为全球）、日期（Date）、排名（Rank）、流媒体播放次数（Streams）以及歌曲标题（Title）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究与分析场景，包括：
音乐趋势分析：分析不同年份、不同风格歌曲的流行度变化，以及艺术家受欢迎程度的演变。
用户行为研究：基于歌曲的各种属性，探索用户的听歌偏好、流媒体行为模式。
音乐推荐系统开发：利用歌曲的特征数据，构建个性化的音乐推荐模型。
市场调研：分析不同国家或地区的音乐市场表现，评估音乐作品的商业价值。
艺术家与歌曲关联分析：研究艺术家作品的特点与其受欢迎程度之间的关系。
排行榜分析：研究全球及特定国家或地区的音乐排行榜动态。
