Spotify音乐数据清洗数据集-julianalongoria
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流媒体，数据集，数据清洗，数据分析，Spotify，音乐推荐，用户行为
数据概述： 该数据集包含了Spotify平台的音乐数据，经过清洗和整理，旨在为用户提供更干净，更易于分析的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不确定，取决于原始数据的收集时间。
地理范围：数据覆盖范围取决于Spotify平台的用户分布，可能包含全球范围的用户数据。
数据维度：数据集包括歌曲的ID，名称，艺术家，专辑，发布日期，各种音频特征（如响度，节奏，音调，能量等），以及用户收听行为数据（如播放次数，用户ID，收听时间等）。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台公开的API接口或第三方数据抓取，并经过数据清洗和标准化处理，例如去除重复值，处理缺失值，统一数据格式等。
该数据集适合用于音乐推荐，用户行为分析，音频特征分析，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在音乐个性化推荐，音乐流派分析等方面具有重要价值。
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：适用于音乐推荐算法的研究，用户收听行为分析，音乐流派分析，音乐特征与用户偏好关系的研究，例如分析不同音乐风格对用户情绪的影响。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐推荐系统，音乐版权管理公司提供数据支持，特别是在提升用户体验，优化推荐算法，分析音乐市场趋势等方面。
决策支持：支持音乐平台的个性化推荐，歌单生成，市场营销策略制定，帮助平台更好地满足用户需求。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据清洗，数据分析和音乐推荐技术。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征和用户偏好之间的关系，帮助用户实现个性化推荐，音乐流派分析等目标，为音乐行业提供数据支持。
