Spotify音乐播放列表数据分析数据集SpotifyMusicPlaylistData-eoingavigan
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, Spotify, 播放列表, 音乐特征, 流派, 音频分析, 机器学习, 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和音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围包含添加歌曲的日期，具体时间跨度取决于播放列表的更新频率，从2022年到2023年。
地理范围：数据为全球范围内的Spotify用户创建的播放列表中的歌曲信息。
数据维度：数据集包括“Track ID”（歌曲ID）、“Track Name”（歌曲名称）、“Album Name”（专辑名称）、“Artist Name(s)”（艺术家）、“Release Date”（发行日期）、“Duration (ms)”（时长）、“Popularity”（受欢迎程度）、“Added By”（添加者）、“Added At”（添加时间）、“Genres”（流派）、“Record Label”（唱片公司）以及一系列音频特征，如“Danceability”（舞曲性）、“Energy”（能量）、“Key”（调性）、“Loudness”（响度）、“Mode”（模式）、“Speechiness”（清谈度）、“Acousticness”（声学）、“Instrumentalness”（器乐性）、“Liveness”（现场感）、“Valence”（正能量）、“Tempo”（速度）、“Time Signature”（节拍）。
数据格式：CSV格式，文件名为spotifyplaylist.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐推荐、用户行为分析和音频特征对歌曲受欢迎程度的影响等研究。
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：适用于音乐学、数据科学和人工智能交叉领域的学术研究，如音乐推荐算法优化、音乐流派分析、音乐情感分析等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐公司、唱片公司进行市场分析、艺人推广策略制定，辅助提升音乐产品的市场表现。
教育和培训：适合作为数据分析、机器学习、音乐信息检索等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与歌曲受欢迎程度之间的关系，以及不同流派音乐的特点，帮助用户实现音乐推荐系统的优化和音乐市场的深入分析。
