Spotify热门歌曲流媒体数据分析数据集SpotifyPopularSongsStreamingData-julianalongoria
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐, 流媒体, 歌曲, 数据分析, 音乐市场, 流行音乐, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的歌曲数据，记录了热门歌曲的流媒体表现及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据包含了歌曲的发布年份、月份和日期，但未明确指出数据采集的具体时间范围，可视为一段时间内的歌曲快照数据。
地理范围：数据主要聚焦于Spotify平台上的全球热门歌曲。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲名称、艺术家、发布日期、在Spotify和Apple等平台上的播放列表和排行榜表现、流媒体播放量、歌曲的BPM（每分钟节拍数）、Key（调性）、Mode（模式）、以及歌曲的舞曲性、情感值、能量值、声学性、器乐性、现场感、和言语性等。
数据格式：CSV格式，文件名为Spotify_clean - Popular_Spotify_Songs (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台公开数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于音乐市场分析、歌曲推荐、情感分析和流媒体表现预测。
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：适用于音乐流媒体、音乐市场分析、情感分析等领域的研究，例如分析歌曲的特征与流媒体表现之间的关系、研究不同音乐风格的受欢迎程度、以及探索用户对音乐的情感反应。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、唱片公司、音乐制作人等提供数据支持，例如用于歌曲推荐、市场趋势分析、营销策略制定等。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如评估新歌的市场潜力、优化播放列表的编排、制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的特征和应用。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与流媒体表现之间的关系，帮助用户实现对音乐市场趋势的洞察，优化音乐推荐算法，并提升音乐产业的决策效率。
