Spotify平台冷门歌曲数据分析与预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,歌曲,数据分析,机器学习,预测,流媒体,冷门歌曲,音乐市场
数据概述：
本数据集旨在分析Spotify平台上的冷门歌曲，探索影响歌曲受欢迎程度的因素，并构建预测模型。数据集包含Spotify平台上歌曲的各种属性，例如歌曲的音频特征（例如节奏、能量、音调等）、歌词特征、歌曲发布时间、歌手信息、以及歌曲的播放次数、收藏量等用户交互数据。数据集的重点在于那些播放量较低、相对冷门的歌曲，旨在深入分析这些歌曲的特点，以及预测哪些歌曲可能在未来获得更高的关注度。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
1. 歌曲特征分析： 研究歌曲的音频特征、歌词内容、歌手信息等与歌曲受欢迎程度之间的关系，揭示冷门歌曲的共同特征。
2. 机器学习模型构建： 使用机器学习算法，例如回归、分类等，构建预测模型，预测歌曲在Spotify平台上的未来表现，例如播放量、收藏量等。
3. 音乐推荐系统优化： 基于数据集的分析结果，优化音乐推荐系统，提高向用户推荐冷门但具有潜力的歌曲的准确性。
4. 音乐市场研究： 探索影响歌曲受欢迎程度的因素，为音乐制作人、唱片公司提供参考，帮助他们更好地了解音乐市场，制定更有效的推广策略。
5. 教育与研究： 供学生、研究人员进行数据分析、机器学习的实践，以及音乐领域的学术研究。
