Spotify音乐分析数据集SpotifyMusicAnalysisDataset-anjusunilkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，数据集，流行音乐，用户行为，机器学习，数据挖掘，音频处理，音乐推荐
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了用户对音乐的收听行为和音乐作品的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的Spotify用户和音乐作品。
数据维度：数据集包括音乐作品的标题，艺术家，专辑，发行年份，流派，播放次数，用户评分，音频特征（如节奏，音调，音量等）以及用户收听行为（如播放列表，收藏，分享等）。
数据格式：数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开数据接口，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统，用户行为分析，音乐流行趋势研究以及机器学习模型的训练和验证。
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：适用于音乐流行趋势，用户收听行为，音乐推荐算法等学术研究，如音乐流派的演变，用户偏好的变化等。
行业应用：可以为音乐公司，流媒体平台提供数据支持，特别是在音乐推荐，用户留存，市场分析等方面。
决策支持：支持音乐内容的策划和推广，帮助音乐平台和唱片公司制定更精准的音乐推荐和营销策略。
教育和培训：作为音乐学，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析及推荐系统设计。
此数据集特别适合用于探索音乐流行趋势与用户收听行为的关联，帮助用户实现音乐推荐系统的优化，提升用户满意度，为音乐行业提供数据驱动的决策支持。
