Spotify音乐流派数据集SpotifyDatasetwithGenres-shivamshrivastava21
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流媒体，数据集，Spotify，音乐流派，数据分析，机器学习，音乐推荐
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的各种特征和对应的音乐流派。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但包含了大量的音乐作品。
地理范围：数据涵盖全球范围内的音乐作品，反映了不同国家和地区的音乐偏好。
数据维度：数据集包括歌曲的ID、名称、艺术家、专辑、发布年份、时长、流行度、各种音乐特征（如舞曲性、能量、声调、节奏、响度等），以及对应的音乐流派。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify的公开API或其他数据抓取方式，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于音乐分析、流派分类、推荐系统构建和机器学习等领域的研究和应用，特别是在个性化音乐推荐、音乐风格识别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：适用于音乐流派分析、音乐特征研究、用户音乐偏好分析等学术研究，如音乐风格的演变、不同流派的音乐特征对比等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，特别是在个性化推荐算法、音乐内容管理等方面。
决策支持：支持音乐平台的歌曲推荐、歌单生成，以及音乐内容策略的制定。
教育和培训：作为音乐、数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析、机器学习算法等。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与流派之间的关系，帮助用户实现音乐流派分类、个性化推荐等目标，为音乐产业和音乐研究提供数据支持。
