Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeatureAnalysis-henrydalrymple
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 音乐特征, Spotify, 机器学习, 音频分析, 歌曲推荐, 数据挖掘, 文本处理
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的多种特征，包括艺术家、歌曲名、流行度、流派、播放列表、以及音频分析特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态音乐特征快照。
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，包括艺术家姓名（Artist Name）、歌曲名（Track Name）、流行度（Popularity）、流派（Genres）、播放列表（Playlist）、以及音频特征，如舞曲性（danceability）、能量（energy）、音高（key）、响度（loudness）、模式（mode）、语音性（speechiness）、声学性（acousticness）、器乐性（instrumentalness）、活泼性（liveness）、情绪（valence）、节奏（tempo）、歌曲ID（id）、URI、链接等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于音乐特征分析、歌曲推荐系统构建、以及音乐流派分类等研究。
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，例如基于音频特征的音乐风格识别、用户偏好分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，用于提升推荐算法的准确性，优化用户体验。
决策支持：支持音乐行业的市场分析与趋势预测，帮助唱片公司和音乐人进行创作和推广策略的制定。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉音乐数据的处理与应用。
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，以及构建个性化音乐推荐模型，从而实现更精准的音乐推荐和市场分析。
