Spotify音乐曲目音频特征数据集-armanmehdikazmi
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,音频特征,数据分析,机器学习,推荐系统,音乐分类
数据概述：
本数据集提供了来自Spotify Web API的各类音乐曲目的详细音频特征集合。每个曲目通过多种属性进行描述，涵盖了其音乐本质，适用于音乐特征分析、情绪预测及推荐模型构建。
数据集中的每行代表一个独特的曲目，由曲目ID标识，并包含以下音频特征：
Danceability（舞曲性）：表示该曲目适合跳舞的程度。
Energy（能量）：反映曲目的强度和活动水平。
Key（调式）：曲目的音乐调式。
Loudness（响度）：总体音量水平。
Mode（调性）：调性（大调或小调）。
Speechiness（人声）：测量曲目中的人声成分。
Acousticness（原声性）：判断曲目为原声的置信度。
Instrumentalness（乐器性）：预测曲目是否为纯乐器演奏。
Liveness（现场感）：探测曲目中是否有现场观众。
Valence（愉悦度）：表达曲目的积极程度。
Tempo（节奏）：估计曲目的速度（以每分钟节拍数BPM表示）。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐数据分析、情绪预测模型构建、音乐推荐系统开发及音乐分类研究等多种场景。研究人员可以利用该数据集进行深入的分析和探索，构建情绪预测或音乐风格分类模型；教育者可以利用该数据集进行音乐数据分析教学；开发者可以基于该数据集开发音乐推荐系统或音乐分类算法。
