Spotify音乐数据集1928至2020年-arjunbhandari
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,数据集,歌曲,音频特征,历史趋势,音乐分析,艺术家,流行度
数据概述：
本数据集包含1928年至2020年间Spotify平台上每年最受欢迎的100首歌曲，总计超过169,000首歌曲。数据集由Spotify Web API提供，详细记录了每首歌曲的多个关键特征和元数据。
数据集字段包括：
id：由Spotify生成的歌曲ID
acousticness：歌曲的 acousticness 值，范围从0到1
danceability：歌曲的 danceability 值，范围从0到1
energy：歌曲的 energy 值，范围从0到1
duration_ms：歌曲的时长（以毫秒为单位），通常在200,000到300,000毫秒之间
instrumentalness：歌曲的 instrumentalness 值，范围从0到1
valence：歌曲的 valence 值，范围从0到1
popularity：歌曲的流行度，范围从0到100
tempo：歌曲的节拍（bpm），通常在50到150之间
liveness：歌曲的 liveness 值，范围从0到1
loudness：歌曲的 loudness 值（dB），通常在-60到0之间
speechiness：歌曲的 speechiness 值，范围从0到1
year：歌曲发布的年份，范围从1921到2020
mode：歌曲的调式（0代表小调，1代表大调）
explicit：歌曲是否包含显式内容（0代表无，1代表有）
key：歌曲的音调（使用0到11的编码，C为0，C为1，依此类推）
artists：参与演唱的艺术家列表
release_date：歌曲的发行日期，通常格式为yyyy-mm-dd
name：歌曲名称
数据用途概述：
该数据集适用于音乐趋势分析、艺术家表现评估、音乐特征研究等多种场景。音乐研究者和分析师可以利用此数据集探索不同年代、不同艺术家间的音乐风格变化；市场分析师可以借助数据识别流行音乐的趋势和模式；教育机构可用作音乐理论和音频分析的教学资源。此外，数据集也适合用于文化研究，帮助研究者理解音乐文化的历史变迁。
