音乐流媒体平台歌曲特征分析数据集MusicStreamingPlatformSongFeatureAnalysisDataset-lucasmontenegro1
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 歌曲特征, 音乐流派, 机器学习, 音频分析, 数据挖掘, 流行度预测
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的歌曲数据，记录了歌曲的多种音频特征以及流行度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作歌曲特征的静态快照。
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：包括歌曲的流派（genre）、流行度（popularity）、声学特征（acousticness）、舞曲性（danceability）、时长（duration_ms）、能量（energy）、活跃度（liveness）、响度（loudness）、说话风格（speechiness）、速度（tempo）和愉悦度（valence）等多个维度。
数据格式：提供CSV和XLSX两种格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台歌曲信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派分类、流行度预测、音频特征分析等研究和应用。
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、情感分析等研究，探索音乐特征与用户喜好之间的关系。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐算法、音乐制作等行业提供数据支持，用于改进推荐算法、预测歌曲流行度等。
决策支持：支持音乐行业的市场分析、艺人评估、歌曲创作等方面的决策制定。
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数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度之间的关系，分析不同音乐流派的特征差异，以及构建音乐推荐模型，帮助用户实现优化音乐推荐、提升用户体验等目标。
