Spotify2023年热门音乐数据分析数据集Spotify2023PopularMusicDataAnalysisDataset-mishtibhatia

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐分析, Spotify, 流行音乐, 流媒体, 音乐排行榜, 音乐特征, 数据挖掘, 音乐推荐

数据概述：该数据集包含来自Spotify平台的热门音乐数据，记录了2023年发布的热门单曲的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据主要涵盖2023年发布的音乐作品，但部分歌曲可能发布于更早的年份，数据记录了歌曲的发布日期。地理范围：数据未明确限定地理范围，但Spotify是一个全球性的音乐流媒体平台，因此数据可能涵盖全球范围内的热门音乐。数据维度：数据集包含了歌曲的多个维度信息，包括歌曲名称、艺术家、发布日期、在Spotify和Apple Music等平台的播放列表和排行榜表现、流媒体播放量、以及音乐的各项特征，如BPM（每分钟节拍数）、Key（调性）、Mode（模式）、Danceability（舞曲度）、Valence（积极性）、Energy（能量）、Acousticness（声学）、Instrumentalness（器乐性）、Liveness（现场感）、Speechiness（说话风格）等。数据格式：CSV格式，文件名为spotify-2023.csv，易于导入和分析。来源信息：数据来源于公开的音乐数据，并已进行结构化处理。该数据集适合用于音乐行业研究、数据分析和机器学习应用。

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：适用于音乐产业、数据科学和市场营销等领域的学术研究，例如分析音乐风格随时间的变化、探索影响歌曲受欢迎程度的因素、以及研究音乐特征与流媒体播放量之间的关系。行业应用：可以为音乐流媒体平台、唱片公司、音乐推荐系统提供数据支持，特别是在歌曲推荐、市场趋势分析、艺人推广和营销策略制定方面。决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如帮助音乐公司选择签约艺人、制定音乐发行策略、优化音乐推广活动等。教育和培训：作为数据科学、音乐分析和市场营销等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解音乐产业和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与受欢迎程度之间的关系，评估不同音乐平台的市场表现，并帮助用户实现对音乐市场趋势的深入理解和预测。