Spotify音乐曲目音频特征数据集SpotifyTracksAudioFeaturesDataset-doctorstrange420
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，音频特征，数据集，机器学习，流行音乐，数据挖掘，音乐推荐，音频工程
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的大量音乐曲目及其音频特征数据，记录了每首曲目的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年，涵盖了不同年代的音乐作品。
地理范围：数据覆盖全球范围内的音乐曲目，主要来自Spotify平台的全球用户和音乐库。
数据维度：数据集包括曲目标题，艺术家，专辑，时长，流派，发布年份，音频特征（如节奏，音调，音量，舞蹈性，能量等）以及用户播放数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
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研究，音频特征分析，机器学习建模等领域的应用，特别是在音乐推荐系统，流派分类，情感分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐流派研究，音频特征分析以及音乐推荐算法研究，如音乐风格演变，用户听歌习惯分析等。
行业应用：可以为音乐平台，唱片公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，版权管理，市场分析等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化和个性化用户体验的提升，帮助平台制定更精准的音乐推荐策略。
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频特征分析，音乐推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐曲目的音频特征与用户喜好之间的关系，帮助用户实现精准的音乐推荐，音乐流派分类等目标，为音乐行业和音乐推荐技术提供数据支持。
