-
公告牌热门歌曲榜单及音乐行业数据分析数据集-1999-2019
公告牌热门歌曲榜单及音乐行业数据分析数据集-1999-2019 数据来源：互联网公开数据 标签：音乐,公告牌,歌曲,排行榜,Spotify,Genius,格莱美奖,RIAA,行业分析,音乐数据 数据概述：...
-
加拿大摇滚乐队Rush专辑歌曲Spotify数据分析数据集1974-2022
加拿大摇滚乐队Rush专辑歌曲Spotify数据分析数据集1974-2022 数据来源：互联网公开数据 标签：Rush,摇滚乐,音乐,Spotify,专辑,歌曲,数据分析,音乐分析,加拿大,时间序列 数据概述： 本数据集收录了加拿大前卫摇滚乐队Rush从1974年首张同名专辑《Rush》到2022年《Moving Pictures...
-
多才猫王歌词数据集-2014至2021年
多才猫王歌词数据集-2014至2021年 数据来源：互联网公开数据 标签：歌词,多才猫,Doja Cat,音乐,专辑,歌曲,年份,文本数据 数据概述： 本数据集收录了多才猫（Doja Cat）自2014年至2021年发布的多张专辑中的歌词数据。包含的专辑有《Purrr!》（EP）、《Amala》、《Hot...
-
Spotify全球热门歌曲排行榜数据集-2017-2021
Spotify全球热门歌曲排行榜数据集-2017-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：Spotify,音乐,排行榜,流媒体,歌曲,数据分析,流行音乐,全球,时间序列 数据概述： 本数据集包含了2017年至2021年期间Spotify全球Top...
-
Metallica乐队Spotify歌曲数据特征与受欢迎程度分析数据集
Metallica乐队Spotify歌曲数据特征与受欢迎程度分析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：Metallica,音乐,Spotify,歌曲,数据分析,流行度,音乐特征,摇滚,乐队 数据概述： 本数据集包含了Metallica乐队在Spotify上发布的所有歌曲的详细信息，涵盖了歌曲的各种特征和受欢迎程度指标。数据来源于Spotify...
-
绿洲乐队音乐作品音频特征数据集
绿洲乐队音乐作品音频特征数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：绿洲乐队,音乐,音频特征,歌曲,专辑,Spotify,数据可视化,音乐分析 数据概述： 本数据集包含了绿洲乐队（Oasis）所有歌曲和专辑的音频特征信息。这些特征是通过Spotify...
-
Spotify热门艺人及歌曲元数据分析数据集-2024年4月1日-5月9日
Spotify热门艺人及歌曲元数据分析数据集-2024年4月1日-5月9日 数据来源：互联网公开数据 标签：Spotify, 音乐, 艺人, 歌曲, 元数据, 热门, 播放列表, 流行音乐, 数据分析, 音乐趋势 数据概述：...
-
Spotify音乐平台歌曲及SoundCloud链接数据集-多语种歌曲-时间不限
Spotify音乐平台歌曲及SoundCloud链接数据集-多语种歌曲-时间不限 数据来源：互联网公开数据 标签：Spotify,音乐,SoundCloud,歌曲,歌词,音乐特征,推荐系统,多语种 数据概述： 本数据集包含17,100条来自Spotify平台的英文和西班牙语歌曲数据，并附带歌曲的各项特征信息以及对应的SoundCloud链接。...
-
Gaana平台歌曲信息数据集-多语言歌曲-4-5万首
Gaana平台歌曲信息数据集-多语言歌曲-4-5万首 数据来源：互联网公开数据 标签：音乐,歌曲,Gaana,音频,流媒体,印度,多语言,歌曲信息,元数据 数据概述： 本数据集收录了Gaana.com平台上约4.5万首来自不同语言的歌曲信息。数据涵盖了歌曲的多种关键属性，例如歌曲标题、艺术家、专辑、语言、流派等，为音乐研究和应用提供了丰富的数据资源。...
-
Spotify音乐平台歌曲特征与流派分类数据集-11-4万首歌曲
Spotify音乐平台歌曲特征与流派分类数据集-11-4万首歌曲 数据来源：互联网公开数据 标签：Spotify,音乐,歌曲,流派,音频特征,推荐系统,机器学习,流行度,音乐分析 数据概述：...
-
碧昂歌词数据集
碧昂歌词数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：碧昂,歌词,音乐分析,专辑,歌曲,文本数据,音乐研究 数据概述： 本数据集包含了碧昂从2003年至2022年发行的多张专辑的歌词记录，具体包括《Dangerously In Love》、《B'Day》、《I Am…Sasha...
-
73 个国家/地区的热门 Spotify 歌曲
数据集呈现了目前超过 70 个国家流行的歌曲。 确定不同国家随时间推移最流行的音乐流派。 分析歌曲排名随时间的变化以确定趋势和模式。 探索歌曲的明确性和流行度之间的关系。 分析歌曲特征（例如声学性或乐器性）与其流行度之间的关系。 根据历史数据和机器学习算法预测歌曲未来的流行度。 比较不同国家的热门歌曲，以确定文化音乐偏好。
