Spotify音乐特征分析数据集SpotifyMusicFeaturesDataset-somumourya
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，数据集，特征提取，音频处理，机器学习，流行音乐，音乐推荐，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音乐特征数据，记录了数千首歌曲的音频特征和元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的流行音乐，主要来自Spotify的音乐库。
数据维度：数据集包括歌曲的音频特征（如节奏，音调，响度，舞蹈性，情感等），元数据（如艺术家，专辑，发行年份）以及流行度评分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐分析，音频处理，机器学习等领域，特别是在音乐推荐，情感分析及流派分类等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐特征分析，流行音乐趋势研究等学术研究，如歌曲情感分析，流派演变研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，唱片公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐系统，用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐内容的优化和个性化推荐，帮助平台制定更精准的音乐推荐策略。
教育和培训：作为音乐技术，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取及音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度的关系，帮助用户实现音乐分类，情感识别和个性化推荐，为音乐产业和音乐技术研究提供数据支持。
