Spotify音乐流媒体平台歌曲数据分析数据集SpotifyMusicStreamingPlatformSongDataAnalysis-ksuqing
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 音乐, 流媒体, 歌曲, 流行度, 市场, 音乐分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify音乐流媒体平台的海量歌曲数据，记录了歌曲的各项属性信息，用于音乐相关研究与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1986年至2023年。
地理范围：数据涵盖了Spotify平台在全球范围内的音乐数据。
数据维度：数据集包括歌曲的各项关键信息，如歌曲ID、歌曲名称、流行度、可播放市场、专辑信息（专辑ID、专辑发行日期、专辑类型、专辑总曲目数）、艺术家信息（艺术家ID、艺术家流派、艺术家粉丝数）、音频特征（声学性、舞曲性、能量、器乐性、调性、活跃度、响度、模式、语音性、速度、节拍、情绪）以及年份、时长（毫秒和分钟）等。
数据格式：CSV格式，文件名为datos_merged_1986_2023.csv，便于数据分析和处理。数据已进行整合，方便进行多维度分析。
该数据集适合用于音乐推荐、歌曲流行度预测、音乐风格分析、市场趋势研究等领域。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、音乐情感分析等研究方向的学术研究，如歌曲流行度影响因素分析、音乐风格演变研究等。
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，特别是在歌曲推荐优化、市场趋势分析、艺人推广等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场决策和音乐创作，帮助优化歌曲的发行策略和音乐推广计划。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐产业。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与流行度之间的关系，分析音乐市场趋势，并为音乐推荐系统提供数据支持，帮助用户实现更精准的音乐推荐和市场预测。
