音乐流行榜单Spotify歌曲数据分析数据集MusicPopularitySpotifySongDataAnalysis-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 流行音乐, 数据可视化, 歌曲特征, EDA, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Spotify的音乐流行榜单数据，记录了歌曲的艺术家、曲名、是否为纯净版、发布年份、流派等信息，以及歌曲的音频特征，如舞曲性、能量、响度、声调等。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了特定年份的歌曲信息，具体年份信息可从数据集中的“released_year”字段获取。
地理范围：数据主要集中于Spotify平台上的全球流行音乐。
数据维度：数据集包括歌曲的艺术家、曲名、是否为纯净版、发布年份、流派等基本信息，以及歌曲的音频特征，例如舞曲性、能量、响度、声调、节奏、时长等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，文件名为top_50_2023.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据来自Spotify。
该数据集适合用于音乐领域的探索性数据分析（EDA）、数据可视化和机器学习模型的构建。
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：适用于音乐学、数据科学等领域的学术研究，例如歌曲流行度影响因素分析、音乐风格聚类、音频特征对歌曲成功的影响研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、唱片公司、音乐推荐系统等提供数据支持，特别是在歌曲推荐、音乐市场分析、用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐行业从业者进行市场趋势分析、艺人推广策略制定和音乐内容创作。
教育和培训：作为数据分析、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和应用。
此数据集特别适合用于探索音乐流行趋势，分析歌曲的音频特征与受欢迎程度之间的关系，以及构建个性化音乐推荐系统。
