Spotify音乐特征数据集SpotifyAPIFeaturesDataset-memv23
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征，数据集，音频分析，机器学习，音乐推荐，音乐分类，音乐产业，音乐研究
数据概述：该数据集包含来自Spotify API的音乐特征数据，记录了60000首歌曲的详细特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的音乐。
数据维度：数据集包括歌曲的名称，艺术家，专辑，发行年份，流行度，音调，节奏，能量，舞曲可能性，乐器强度，活力度，音色，音高变化率，时长等特征。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify API，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐研究，音频分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在音乐推荐系统，音乐分类，音乐趋势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：适用于音乐特征分析，音乐推荐，音乐分类等学术研究，如歌曲相似度分析，音乐风格研究等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在音乐推荐系统，个性化播放列表生成，音乐市场趋势分析等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化，音乐市场的策略制定及音乐内容的推广策略。
教育和培训：作为音乐产业及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乐特征分析及相关技术方法。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行趋势的规律与关联，帮助用户实现音乐推荐，音乐分类及市场趋势预测等目标，促进音乐产业和数据科学的发展。
