Spotify音乐流派与情感分析数据集-歌曲元数据1920-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,流媒体,情感分析,歌曲,音频特征,数据分析,音乐推荐,流行音乐
数据概述：
本数据集包含Spotify平台上收录的歌曲元数据，涵盖了1920年至2023年间的音乐作品。每行数据代表一首歌曲，包含了歌曲的各种属性，如标题、艺术家、发行年份等。除了这些基本信息，数据集还提取了每首歌曲的音乐元素特征，例如节奏、舞动性、音调等。这些特征值由Spotify的算法根据一系列技术参数生成。
字段说明：
id：歌曲的唯一标识符。
name：歌曲名称。
artists：歌曲的艺术家。
duration_ms：歌曲的时长，单位为毫秒。
release_date：歌曲的发行日期。
year：歌曲的发行年份。
acousticness：歌曲的声学特征度量。
danceability：歌曲的舞动性度量。
energy：歌曲的能量度量。
instrumentalness：歌曲的器乐性度量。
liveness：歌曲的现场感度量。
loudness：歌曲的响度。
speechiness：歌曲的语音性度量。
tempo：歌曲的节奏。
valence：歌曲的积极性（正能量）度量。
mode：歌曲的调式（大调或小调）。
key：歌曲的音调。
popularity：歌曲的受欢迎程度评分。
explicit：歌曲是否包含明确内容（0为非明确，1为明确）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐相关的研究和应用场景。研究人员可以利用该数据进行音乐流派分析、情感分析、音乐推荐系统开发等。 音乐爱好者可以探索不同年代、不同风格音乐的特征，发现音乐的演变趋势。 此外，该数据集也适用于机器学习模型的训练，例如预测歌曲的受欢迎程度、识别音乐风格等。
