Spotify音乐流派数据集2023年-akiboy96
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派，Spotify，数据集，音频特征，机器学习，音乐分析，音乐推荐，数据科学
数据概述：该数据集包含来自Spotify平台的音乐流派数据，记录了不同音乐流派的歌曲特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的音乐流派。
数据维度：数据集包括音乐流派名称，歌曲ID，艺术家，专辑，音频特征（如节奏，音调，舞蹈性，能量等），播放次数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify的公开API，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐分析，音乐推荐系统及机器学习等领域的研究和应用，特别是在音乐流派分类，歌曲推荐等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐流派分类，音乐推荐算法，音乐特征分析等学术研究，如流派演变趋势，音乐特征与听众偏好关系等。
行业应用：可以为音乐平台，音乐制作公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，音乐制作策略优化等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的设计与优化，帮助相关领域制定更好的音乐推荐策略。
教育和培训：作为音乐分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征分析与推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索不同音乐流派的特征与听众偏好，帮助用户实现音乐推荐系统的优化和音乐特征分析，提升音乐推荐的准确性和用户体验。
