Spotify音乐流媒体数据分析与可视化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,流媒体,数据分析,可视化,歌曲,艺术家,流媒体趋势,数据清洗,特征工程
数据概述：
本数据集包含Spotify平台上的音乐流媒体数据，旨在用于数据分析和可视化实践。数据涵盖了歌曲的详细信息，包括歌曲标题、艺术家姓名、流媒体次数、发布日期、音乐特征（例如能量、舞曲性、情绪值）以及歌曲在Spotify播放列表中的收录情况等。数据主要用于探索流媒体趋势，分析不同音乐特征之间的关系，并进行数据清洗、特征工程、数据聚合和可视化。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 数据分析技能提升：通过处理真实世界的数据集，提升数据清洗、转换、聚合和可视化的能力。
2. 数据分析师面试准备：通过实际操作，熟悉数据分析的工作流程，为数据分析师面试做准备。
3. 流媒体趋势研究：分析歌曲发布时间、音乐特征与流媒体次数之间的关系，探索Spotify平台上的音乐趋势。
4. 数据可视化实践：利用Pandas、Matplotlib和Seaborn等Python库，进行数据可视化，展示分析结果和见解。
5. 音乐推荐系统研究：为音乐推荐系统提供数据基础，分析用户收听习惯，改进推荐算法。
