Spotify音乐流派特征分析数据集SpotifyMusicGenreFeatureAnalysis-priyayasaswini
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, Spotify, 音乐特征, 情感分析, 音乐推荐, 音频处理, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台上的音乐作品数据，记录了不同流派音乐的音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的音乐特征快照。
地理范围：数据来源于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“genre”（流派）、“artist_name”（艺术家）、“track_name”（歌曲名）、“track_id”（歌曲ID）、“popularity”（受欢迎程度）、“acousticness”（声学性）、“danceability”（舞曲性）、“duration_ms”（时长，毫秒）、“energy”（能量）、“instrumentalness”（器乐性）、“key”（音调）、“liveness”（现场感）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（说话度）、“tempo”（速度）、“time_signature”（拍号）和“valence”（情感）。
数据格式：CSV格式，文件名为SpotifyFeatures.csv，方便数据分析和建模。
该数据集来源于Spotify平台，已进行标准化处理，以便于分析和建模。该数据集适合用于音乐流派分类、音乐推荐系统构建等应用。
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：适用于音乐学、数据科学、人工智能等领域的学术研究，如音乐流派识别、音乐情感分析、音乐特征与受欢迎程度的关系分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务、音乐推荐系统等提供数据支持，尤其是在个性化推荐、音乐风格分析等方面。
决策支持：支持音乐公司、唱片公司进行市场分析、音乐创作和推广策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等相关课程的教学素材，帮助学生理解音乐数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与流派之间的关系，以及不同特征对听众情感的影响，帮助用户实现音乐推荐系统优化、音乐市场趋势分析等目标。
