Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeatureAnalysisDataset-kmknation
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, 音乐流派, 歌曲推荐, 数据挖掘, 流行度
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的多种音频特征和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了歌曲的发布日期信息，可用于分析不同时期音乐的特征变化。
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：数据集包括多种音频特征，如舞曲性（danceability）、能量（energy）、响度（loudness）、声学性（acousticness）、器乐性（instrumentalness）、声乐性（speechiness）、节奏（tempo）、调性（key）、模式（mode）、活力（liveness）、情感值（valence）等，以及歌曲ID、URI、专辑信息、艺术家信息、流派、流行度等。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify-dataset.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台，经过整理和清洗，提供了歌曲的音频特征和相关元数据。该数据集适合用于音乐特征分析、歌曲推荐系统、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、音频信号处理、情感分析等领域的学术研究，如音乐风格分类、音乐推荐算法研究等。
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，尤其在个性化推荐、音乐排行榜分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐行业的产品开发和市场策略制定，帮助优化音乐推荐、提升用户体验。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度、流派之间的关系，以及构建个性化音乐推荐系统，帮助用户更好地发现和欣赏音乐。
