Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeatureAnalysis-alighaleb
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, Spotify, 音频分析, 机器学习, 音乐推荐, 数据挖掘, 情感分析, 声音特征
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐歌曲数据，记录了歌曲的多种音频特征，可用于音乐分析、推荐和情感识别等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音乐特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖Spotify平台上不同地区和风格的音乐作品。
数据维度：数据集包括多个关键音频特征，如歌曲时长（song_duration_ms）、声学性（acousticness）、舞曲性（danceability）、能量（energy）、器乐性（instrumentalness）、音调（key）、活跃度（liveness）、响度（loudness）、模式（audio_mode）、说话度（speechiness）、速度（tempo）、节拍（time_signature）和情感值（audio_valence）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Spotify平台的音乐作品，并已进行特征提取和标准化处理。该数据集适用于音乐特征分析、模型训练和算法验证。
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：适用于音乐信息检索、情感分析、音乐推荐系统等领域的研究，如音乐风格分类、用户喜好预测等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐制作公司、智能音箱等提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐排行榜分析、音乐情绪识别等方面具有实用价值。
决策支持：支持音乐平台优化歌曲推荐算法、提升用户体验，以及音乐创作人进行音乐风格探索。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与应用。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户喜好之间的关系，帮助用户构建音乐推荐模型、实现音乐风格分类等目标。
