Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-namrahshaikh
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 音乐特征, 艺术家, 歌曲, 流派, 流行度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify的音乐相关数据，记录了歌曲、艺术家及其音乐特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的歌曲发布时间跨度较大，从1922年至今，涵盖了不同年代的音乐作品。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但Spotify作为全球流媒体平台，数据具有全球代表性。
数据维度：
tracks.csv：包括歌曲ID、歌曲名称、流行度、时长、是否为显式内容、艺术家、艺术家ID、发布日期、舞曲度、能量、音调、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、现场度、情绪、速度和节拍。
SpotifyFeatures.csv：包含流派、艺术家姓名、歌曲名称、歌曲ID、流行度、声学性、舞曲度、时长、能量、器乐性、音调、现场度、响度、模式、语音性、速度、拍号和情绪。
artists.csv：包含艺术家ID、关注者数量、流派、艺术家姓名和流行度。
数据格式：CSV格式，包括tracks.csv、SpotifyFeatures.csv和artists.csv三个文件，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台，已进行整理和清洗，方便用户进行分析。
该数据集适合用于音乐特征分析、流行度预测、艺术家研究、流派分类等研究。
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、人工智能等领域的学术研究，如音乐推荐系统、音乐情感分析、歌曲流行度预测等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐制作公司、音乐版权机构等提供数据支持，特别是在用户行为分析、音乐推荐、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如优化歌曲创作、市场营销策略、艺人推广策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、音乐工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户偏好、歌曲流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐、市场分析等目标。
