Spotify音乐流派与歌曲特征数据集SpotifyMusicGenresandSongFeatures-matheusprm
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 歌曲特征, Spotify, 音乐分析, 流行度, 情感分析, 音乐推荐, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的数据，记录了歌曲的艺术家、歌曲名、受欢迎程度、流派信息、以及其他音频特征，旨在为音乐分析、推荐系统等应用提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的快照。
地理范围：数据来源于Spotify平台，涵盖全球范围内的音乐。
数据维度：包括艺术家、歌曲名、流行度、流派、播放列表、舞曲性、能量、音调、响度、模式、语言性、声学性、器乐性、活跃度、情感值、速度、ID、URI、歌曲链接、分析URL、持续时间（毫秒）、节拍时间等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为all_genres.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Spotify平台，经过了数据抓取和整理，确保数据的可用性。
该数据集适合用于音乐流派分析、歌曲特征研究和音乐推荐系统的构建。
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、数据科学等领域的研究，如音乐流派的聚类分析、歌曲特征与流行度的关系研究、情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐排行榜分析等方面。
决策支持：支持音乐产业中的决策制定，如发掘潜在的热门歌曲、优化音乐推广策略等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的辅助材料，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音乐作品的特征与受欢迎程度之间的关系，以及不同流派音乐的内在规律，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
