Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-daniilchuhai
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐数据, Spotify, 音乐流派, 音乐特征, 歌曲推荐, 音乐市场, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的详细信息，包括歌曲的音频特征、专辑信息、播放列表信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据专辑发行日期推测为2019年左右的音乐数据。
地理范围：数据涵盖全球范围内的音乐，主要基于Spotify平台的歌曲数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲ID、歌曲名称、艺术家、歌曲流行度、专辑信息（ID、名称、发行日期）、播放列表信息（名称、ID、流派、子流派）以及音频特征（舞曲性、能量、音调、响度、模式、语速、声学性、器乐性、现场度、情感度、速度、时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Spotify平台公开的音乐数据，已进行清洗和整合。
该数据集适合用于音乐推荐、音乐流派分析、音乐市场研究以及音频特征分析等领域。
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：适用于音乐领域的学术研究，如音乐推荐算法的开发与评估、音乐流派的聚类分析、音频特征对歌曲流行度的影响研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、音乐市场调研机构提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户行为分析、音乐趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐公司和艺术家进行市场策略制定、音乐风格定位，以及优化音乐发行和推广方案。
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特征与用户偏好的关系，以及音乐市场的动态变化，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
