Spotify10000首歌曲音乐特征与流派分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐, 歌曲, 流派, 数据分析, 音乐特征, 情感分析, 机器学习
数据概述：
本数据集包含了来自Spotify平台的10000首歌曲的详细信息，旨在用于音乐流派分析和情感分析研究。数据来源于公开的Spotify API和精选的播放列表，涵盖了多种音乐流派和艺术家。数据集主要由三部分构成：歌曲信息（track_id, track_name, artist_id, album_name等）、音频特征（danceability, energy, tempo, loudness等）以及艺术家信息（artist_id, name, genres, popularity, followers等）。音频特征通过Spotify API获取，并结合了Librosa库提取的Mel频率倒谱系数（MFCC）和频谱对比度等高级特征，以更全面地刻画歌曲的音乐属性。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究目的，包括但不限于：音乐流派的分类和识别；音乐情感分析，研究歌词与音乐特征的情感关联；探索不同流派音乐的特征差异；训练和评估音乐推荐系统；研究音乐的创作和传播规律。研究人员可以使用该数据进行数据挖掘、机器学习建模，以及探索音乐与人类情感之间的复杂关系。此外，该数据集也适用于教育和科普，帮助学习者理解音乐数据分析和机器学习在音乐领域的应用。
