Spotify音乐流派分析数据集SpotifyMusicGenreAnalysisDataset-masufaar
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，Spotify，流派分析，流行音乐，音乐特征，数据分析，推荐系统，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的数据，记录了音乐的各种属性，包括歌曲的ID、艺术家、受欢迎程度、专辑信息、发布日期、播放列表信息、流派、子流派、以及音乐的音频特征。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数据快照。
地理范围：数据主要来源于Spotify平台，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：track_id（歌曲ID），track_name（歌曲名称），track_artist（艺术家），track_popularity（歌曲受欢迎程度），track_album_id（专辑ID），track_album_name（专辑名称），track_album_release_date（专辑发布日期），playlist_name（播放列表名称），playlist_id（播放列表ID），playlist_genre（播放列表流派），playlist_subgenre（播放列表子流派），danceability（舞曲程度），energy（能量），key（音调），loudness（响度），mode（模式），speechiness（说话声），acousticness（原声度），instrumentalness（器乐度），liveness（现场感），valence（情感），tempo（速度），duration_ms（时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为spotifycsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Spotify平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派分析、音乐特征分析、推荐系统构建和音乐市场研究。
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：适用于音乐流派、音乐特征、用户偏好等方面的学术研究，例如音乐推荐算法的研究、音乐情感分析、音乐流行趋势分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务和音乐制作公司提供数据支持，特别是在音乐推荐、个性化播放列表生成、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如新歌发布策略、音乐风格定位、艺人推广策略等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与用户偏好之间的关系，帮助用户实现音乐推荐系统的优化、音乐市场趋势的预测等目标。
