Spotify音乐数据分析数据集SpotifyMusicDataAnalysis-muhammadjalalkhanktk
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, Spotify, 歌曲, 艺术家, 音乐特征, 流行度, 音频分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的详细信息，包括歌曲名称、艺术家、发行年份、流行度、专辑名称、音频特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据主要集中在2024年，反映了最新的音乐趋势。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但歌曲可能来源于全球范围。
数据维度：数据集包括track_id、track_name、artist_name、year、popularity、artwork_url、album_name、acousticness、danceability、duration_ms、energy、instrumentalness、key、liveness、loudness、mode、speechiness、tempo、time_signature、valence、track_url、language等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify_tracks.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐推荐、音频特征分析、音乐流行度预测等研究。
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：适用于音乐流派分析、歌曲特征对流行度的影响、音乐语言多样性等学术研究。
行业应用：可以为音乐平台、音乐推荐系统、音乐内容创作提供数据支持，尤其是在优化推荐算法、分析用户偏好等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如市场趋势分析、新歌发布策略等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据可视化等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度之间的关系，以及不同音乐流派的特点，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
