Spotify音乐音频特征数据集SpotifySongswithAudioFeaturesDataset-ziywang50
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，音频特征，数据集，机器学习，流行音乐，数据挖掘，音乐推荐，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的60000首歌曲的音频特征数据，记录了每首歌曲的详细音频属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从不同年份，涵盖不同时期的流行音乐。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的音乐作品，包括不同国家和地区的流行音乐。
数据维度：数据集包括歌曲的标题，艺术家，专辑，发布年份，流行度评分，音频特征（如节奏，响度，音调，舞蹈性，能量，欢快度等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐分析，数据挖掘，机器学习等领域，特别是在音乐推荐系统，音频特征分类，流行趋势分析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：适用于音乐流行趋势分析，音频特征分类，音乐风格研究等学术研究，如流行音乐的特征演变，艺术家风格分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐制作公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，用户行为分析，播放列表优化等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化，播放策略的制定及音乐市场趋势分析。
教育和培训：作为音乐分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征分析，音乐推荐算法等。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与流行趋势，帮助用户实现音乐推荐，流行音乐分析等目标，为音乐行业的数据驱动决策提供支持。
