Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-nnhnmhnmnh
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐数据, Spotify, 音乐流派, 艺术家, 歌曲特征, 音乐分析, 流行度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲、艺术家以及音乐流派的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从1922年至2020年期间的音乐作品。
地理范围：数据主要来源于Spotify平台，涵盖全球范围内的音乐。
数据维度：数据集包括多项指标，如歌曲的流行度、音频特征（例如舞曲性、能量、声学性等）、艺术家信息（例如粉丝数量、流派）以及年份等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如tracks.csv、artists.csv、data.csv、data_by_artist.csv、data_by_genres.csv、data_by_year.csv、data_w_genres.csv和SpotifyFeatures.csv，方便用户进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Spotify API或其他第三方数据抓取，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、流派分类、艺术家表现评估以及音乐趋势研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如音乐推荐算法、音乐风格演变研究、音乐流行度预测等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、市场分析和用户行为研究方面。
决策支持：支持音乐公司、艺术家进行市场策略制定、推广效果评估和音乐创作方向调整。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和音乐分析课程的辅助材料，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作品的特征与流行度之间的关系，分析不同音乐流派的特点，以及研究音乐产业的发展趋势。
