滚石乐队Spotify歌曲特征分析数据集RollingStonesSpotifySongFeatures-raghunandanbalasub
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 滚石乐队, 歌曲特征, 音乐流派, 数据挖掘, 机器学习, 音频分析
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的滚石乐队歌曲的详细特征信息，记录了歌曲的各种属性，如音调、节奏、情感等，有助于深入分析歌曲的内在结构和音乐风格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但专辑发布日期提供了歌曲创作及发布的相对时间参考，可用于分析音乐随时间的变化。
地理范围：数据源于Spotify平台，全球范围内均可访问，歌曲本身的信息具有全球通用性。
数据维度：数据集包含多种歌曲特征，主要字段包括：专辑发布日期（album-release_date），歌曲序号（track_number），Spotify ID（id），Spotify URI（uri），声学特性（acousticness），舞动性（danceability），能量（energy），器乐性（instrumentalness），现场感（liveness），响度（loudness），言语性（speechiness），速度（tempo），情感值（valence），流行度（popularity），时长（duration_ms）。
数据格式：CSV格式，文件名通常为rolling_stones_spotify.csv，方便进行数据分析和处理。
该数据集非常适合用于音乐特征分析、歌曲推荐系统构建、以及音乐流派识别等研究。
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：适用于音乐学、数据科学等领域的学术研究，例如分析滚石乐队音乐风格的演变、歌曲特征与听众偏好的关系等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐应用等提供数据支持，用于改进歌曲推荐算法、分析用户收听习惯等。
决策支持：支持音乐制作人进行创作分析，辅助其了解市场趋势，优化音乐制作。
教育和培训：作为音乐分析、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音乐特征的量化分析方法。
此数据集特别适合用于探索滚石乐队歌曲的音乐特征与市场表现之间的关系，以及不同歌曲特征之间的相互作用，帮助用户深入理解音乐创作和传播的规律。
