Spotify音乐推荐决策树数据集SpotifyMusicRecommendationDecisionTreeDataset-adityaraut
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐，数据集，决策树，机器学习，Spotify，音乐分析，数据挖掘，音频特征
数据概述： 该数据集包含来自Spotify的音乐数据，旨在用于构建音乐推荐系统，特别是使用决策树模型进行预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未知，但包含了Spotify平台上的大量音乐作品。
地理范围：数据涵盖了Spotify在全球范围内的音乐数据。
数据维度：数据集包括音乐的各种特征，如音频特征（例如节奏，能量，音调，响度，声学性等），音乐风格，艺术家信息，专辑信息等。同时，还可能包含用户对音乐的交互数据，如播放次数，点赞等。
数据格式：数据提供CSV或类似格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify公开API或其他渠道，已进行数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于音乐推荐，音频分析，机器学习等领域的研究和应用，尤其是在决策树模型构建，音乐风格分类等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：适用于音乐推荐算法研究，音乐特征分析，用户行为分析等，如基于音频特征的音乐风格分类，个性化推荐模型的构建等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐推荐服务提供数据支持，特别是在改进推荐算法，提升用户体验方面。
决策支持：支持音乐平台进行音乐库管理，用户画像构建及推荐策略优化。
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决策树，音乐推荐算法等。
此数据集特别适合用于探索音乐的内在特征与用户偏好的关系，帮助用户实现个性化音乐推荐，提升用户粘性，并为音乐产业提供数据驱动的决策支持。
