Spotify音乐流行度分析数据集bjrk-spotify-data-arthurboari
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，流行度，数据集，机器学习，数据挖掘，音乐推荐，流行趋势，用户行为
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的流行度，播放量，流派等详细信息。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：数据覆盖了全球范围内的Spotify用户和音乐内容。
数据维度：数据集包括歌曲ID，歌曲名称，艺术家，专辑，流派，发布年份，流行度评分，播放次数，用户评分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐流行趋势分析，用户行为研究，音乐推荐系统开发等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，音乐推荐算法优化等方面具有重要价值。
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分析，用户行为研究，音乐推荐算法优化等学术研究，如流行音乐的发展趋势，用户音乐偏好分析等。
行业应用：可以为音乐行业提供数据支持，特别是在音乐推荐系统开发，音乐市场分析，音乐营销策略制定方面。
决策支持：支持音乐平台的推荐策略优化和内容管理，帮助音乐平台制定更好的用户体验和内容推荐策略。
教育和培训：作为音乐学，数据科学及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流行趋势，用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐流行与用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的音乐推荐，优化音乐内容管理，提升用户体验和平台活跃度。
