Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-ignitedinside
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐数据，Spotify，音乐分析，流派，情感分析，音乐推荐，流行度，音频特征
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台上的音乐数据，记录了歌曲的详细信息和音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的音乐样本集。
地理范围：数据来源于Spotify平台，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的track_id、track_名称、track_艺术家、track_流行度、专辑信息（track_album_id, track_album_名称, track_album_release_date）、所属歌单信息（playlist_名称, playlist_id, playlist_genre, playlist_subgenre）以及音频特征（danceability, energy, key, loudness, mode, speechiness, acousticness, instrumentalness, liveness, valence, tempo, duration_ms）等。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify_songs.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台，通过API或其他数据抓取方式获取，并已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐流派分析、歌曲推荐、情感分析、以及音频特征对音乐流行度的影响研究。
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、人工智能等领域的研究，例如音乐流派的自动分类、音乐推荐算法的优化、音乐情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务、音乐制作公司等提供数据支持，例如优化歌曲推荐算法、分析用户听歌偏好、辅助音乐创作等。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、歌曲发行策略制定、艺人推广等决策。
教育和培训：作为数据科学、音乐分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐的内在规律、用户听歌习惯以及音乐流行趋势，帮助用户实现音乐推荐优化、市场分析、情感分析等目标。
