Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeatureAnalysis-elianaharriet
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, Spotify, 歌曲特征, 流行度, 音频分析, 机器学习, 音乐推荐, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐作品的详细特征信息，旨在为音乐分析和推荐系统研究提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为音乐作品的静态特征集合。
地理范围：数据涵盖全球范围内的音乐作品，不限制特定国家或地区。
数据维度：数据集包括以下关键特征：
genre（流派）：音乐的流派分类。
popularity（流行度）：歌曲的相对流行程度。
acousticness（声学性）：衡量歌曲的声学特性。
danceability（舞曲性）：衡量歌曲的舞曲风格特征。
duration_ms（时长）：歌曲的时长，单位为毫秒。
energy（能量）：衡量歌曲的能量感。
liveness（现场感）：衡量歌曲的现场表演特征。
loudness（响度）：歌曲的整体响度。
speechiness（说话性）：衡量歌曲中语音的含量。
tempo（速度）：歌曲的节奏速度。
valence（情感）：衡量歌曲的音乐情感。
数据格式：数据集以CSV格式提供，文件名为datset_spotify.csv，方便数据分析和处理。数据来源可能为Spotify官方或其他第三方数据源。
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，如音乐流派识别、音乐情感分析、用户音乐偏好研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容分析等领域。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、新歌发布策略制定，以及音乐版权管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征分析和数据挖掘方法。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度、情感、风格之间的关系，帮助用户构建音乐推荐模型、优化音乐播放列表，以及深入理解音乐作品的内在属性。
