Spotify音乐数据清洗后数据集-vitoriarodrigues
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，Spotify，数据集，数据清洗，音乐分析，机器学习，音乐推荐，流媒体
数据概述： 该数据集包含经过清洗和整理的Spotify音乐数据，记录了大量的音乐作品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了Spotify平台上的音乐作品。
地理范围：数据主要涵盖了全球范围内的音乐作品信息。
数据维度：数据集包括歌曲的标题，艺术家，专辑，发布日期，流派，音轨长度，各种音频特征（如能量，节奏，声调等），受欢迎程度等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开数据，经过了数据清洗和预处理，包括缺失值处理，异常值处理，数据类型转换等。
该数据集适合用于音乐分析，音乐推荐，机器学习模型训练等领域。
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：适用于音乐风格分析，音乐特征探索，用户行为分析等研究，如歌曲分类，音乐推荐算法评估等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐制作公司等提供数据支持，特别是在个性化推荐，音乐榜单分析等方面。
决策支持：支持音乐平台的用户体验优化，音乐内容推荐策略的制定。
教育和培训：作为音乐分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征，用户偏好与音乐推荐算法，帮助用户实现个性化推荐，音乐风格分析等目标，为音乐行业提供数据驱动的决策支持。
