流媒体活动与歌曲特征分析数据集2018-2022
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体,音乐特征,用户行为,音乐分析,时间序列,音乐推荐,消费趋势
数据概述：
本数据集收录了2018年至2022年间来自多个平台和设备的流媒体活动数据，涵盖YouTube、Spotify、iTunes和Amazon Echo等。数据集包括歌曲特征信息和用户的流媒体行为记录，反映了不同年龄段（0至38岁）用户的音乐消费模式和偏好。数据集包含两个文件：Scrobble_Features.csv和My Streaming Activity.csv。前者记录了歌曲的详细特征，如舞曲性、能量、音调、响度、模式、说唱性、原声性、乐器性、现场感、情绪值和节奏等；后者提供了流媒体活动的时间戳、艺术家、歌曲标题和所属专辑等信息。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括音乐推荐系统开发、流媒体趋势分析、音乐消费行为研究等。研究人员可以利用歌曲特征分析用户偏好，开发个性化推荐算法；企业可以基于数据识别热门歌曲和趋势，优化内容分发策略；教育机构可用于教学和培训，帮助学生理解音乐分析和流媒体行为建模的方法。此外，数据集还支持跨年龄群体的音乐偏好对比研究，为音乐产业和政策制定提供参考依据。
