Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeaturesAnalysis-rudrapatel7890
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 音乐特征, 机器学习, 音乐推荐, 情感分析, 数据挖掘, 流行音乐
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的各种特征，包括歌曲的音频属性、流行度、艺术家信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从1922年至今的音乐作品。
地理范围：数据主要集中于Spotify平台上的音乐，覆盖全球范围。
数据维度：
tracks.csv：包括歌曲ID、歌曲名称、流行度、时长、是否包含明确歌词、艺术家、艺术家ID、发行日期、舞曲性、能量、调性、响度、模式、说话程度、声学性、器乐性、活泼性、情绪、速度、节拍。
SpotifyFeatures.csv：包括流派、艺术家姓名、歌曲名称、歌曲ID、流行度、声学性、舞曲性、时长、能量、器乐性、调性、活泼性、响度、模式、说话程度、速度、节拍、情绪。
数据格式：CSV格式，包含tracks.csv和SpotifyFeatures.csv两个文件，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Spotify平台及其相关API接口，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派分析、歌曲推荐系统开发、音乐情感分析等领域。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感分析等领域的学术研究，例如探索音乐特征与流行度的关系，分析不同音乐流派的音频特征差异等。
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，用于改进推荐算法、优化用户体验。
决策支持：支持音乐行业内的市场分析，例如分析不同音乐风格的受欢迎程度、预测音乐流行趋势等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、人工智能等课程的辅助材料，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偏好之间的关系，以及构建个性化的音乐推荐系统，帮助用户发现新的音乐作品。
