Spotify音乐播放列表热门歌曲分析数据集SpotifyMusicPlaylistPopularityAnalysis-sakshamjaindtu
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐, 播放列表, 歌曲, 流行度, 音乐特征, 文本分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自 Spotify 平台的音乐播放列表数据，记录了歌曲的详细信息及在特定播放列表中的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一个静态快照，反映了歌曲在特定时间点的状态。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含来自全球范围内的音乐。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了歌曲的多个方面，例如：
Playlist ID: 播放列表的唯一标识符。
Track ID: 歌曲的唯一标识符。
Track: 歌曲的标题。
Track Popularity: 歌曲的流行度评分。
Track Duration (ms): 歌曲的时长，以毫秒为单位。
Artist: 歌曲的艺术家。
Artist Genres: 艺术家所属的音乐流派。
Album: 歌曲所属的专辑。
Album Genres: 专辑所属的音乐流派。
Album Type: 专辑的类型。
Release Date: 专辑的发行日期。
Danceability: 舞曲性。
Energy: 能量。
Key: 调性。
Loudness: 响度。
Mode: 模式。
Speechiness: 说话度。
Acousticness: 声学性。
Instrumentalness: 器乐性。
Liveness: 活跃度。
Valence: 情感。
Tempo: 速度。
Time Signature: 拍号。
Lyrics: 歌词。
数据格式：CSV格式，文件名为1/1.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台，通过数据抓取或API获取，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐推荐、流行度分析、音乐特征分析等领域的研究。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、音乐情感分析等研究，例如歌曲流行度影响因素分析、音乐流派分类、歌词情感分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，例如个性化推荐、播放列表生成、音乐排行榜分析等。
决策支持：支持音乐行业中的市场分析、艺人推广策略制定、新歌发行预测等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据。
此数据集特别适合用于探索歌曲的流行度与音乐特征之间的关系，以及不同音乐流派的特点，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
