Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-unomasaharu
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 音乐分析, 情感分析, 音乐流派, 音乐特征, 机器学习, 数据挖掘, 流行音乐
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的海量音乐数据，记录了歌曲的详细信息和音乐特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从专辑发布日期推测，涵盖了近期至发布时间点之前的音乐作品。
地理范围：数据来源于Spotify平台，歌曲来源广泛，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的ID、名称、艺术家、流行度、专辑信息、发布日期、所属播放列表、播放列表流派、音乐子流派、以及多项音频特征，如舞曲性、能量、音调、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、活跃度、情感、速度、时长等。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify.csv，方便数据分析与处理。
数据来源：数据来源于Spotify平台，经过了结构化处理，方便进行数据分析。
该数据集适合用于音乐推荐系统、音乐流派分析、情感分析、音乐特征研究以及机器学习模型的构建。
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、数据科学等领域的学术研究，如音乐推荐算法评估、音乐风格识别、情感分析与音乐特征关联性分析等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐引擎、音乐内容创作等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐市场分析、用户行为研究等方面。
决策支持：支持音乐公司、唱片公司进行市场调研、艺人推广策略制定、音乐风格趋势分析等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的结构和应用。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户偏好、音乐风格演变、歌曲流行度预测等方面的规律与趋势，帮助用户实现音乐推荐优化、市场策略制定等目标。
