Spotify热门歌曲音乐特征数据集SpotifyPopularSongsMusicFeatures-julianalongoria
数据来源:互联网公开数据
标签:音乐分析, Spotify, 歌曲特征, 音乐流媒体, 流行音乐, 数据可视化, 机器学习, 音乐推荐
数据概述:
该数据集包含来自Spotify平台的歌曲数据,记录了Spotify上热门歌曲的音乐特征,包括歌曲名称、艺术家、发布时间、在Spotify和Apple Music的播放列表和排行榜中的表现、流媒体播放量、以及音乐的各种技术特征。主要特征如下:
时间跨度:数据涵盖了多个年份的歌曲,具体时间范围待定,但包含了2023年的歌曲。
地理范围:数据主要来源于全球范围内的Spotify平台。
数据维度:数据集包含歌曲的名称、艺术家、发布日期、在各平台上的播放列表和排行榜数据,以及歌曲的BPM(每分钟节拍数)、Key(音调)、Mode(模式)、Danceability%(舞曲性)、Valence%(积极性)、Energy%(能量)、Acousticness%(声学性)、Instrumentalness%(器乐性)、Liveness%(现场感)、Speechiness%(语音性)等音乐特征。
数据格式:CSV格式,文件名为Spotify_clean - Popular_Spotify_Songs (2).csv,方便数据分析和处理。
来源信息:数据来源于Spotify平台,并已进行结构化整理。
该数据集适合用于音乐分析、流媒体数据分析、音乐推荐系统构建等领域。
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:适用于音乐学、数据科学和人工智能交叉领域的学术研究,如歌曲特征与流行度关系分析、音乐风格识别、情绪分析等。
行业应用:为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持,尤其适用于优化歌曲推荐算法、分析用户收听偏好。
决策支持:支持音乐行业的市场分析,帮助唱片公司和音乐人了解市场趋势,制定推广策略。
教育和培训:作为数据分析、机器学习和音乐相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索歌曲的音乐特征与流行度之间的关系,帮助用户构建音乐推荐模型、分析市场趋势和进行音乐风格分类。