标题：Spotify用户行为分析数据集
数据内容：
该数据集记录了用户在Spotify平台上的行为数据，包含以下字段：时间戳（ts）、设备平台（platform）、播放时长（ms_played）、连接国家（conn_country）、IP地址（ip_addr）、歌曲名称（master_metadata_track_name）、艺术家名称（master_metadata_album_artist_name）、专辑名称（master_metadata_album_album_name）、歌曲URI（spotify_track_uri）、播客名称（episode_name）、播客节目名称（episode_show_name）、播客URI（spotify_episode_uri）、有声书标题（audiobook_title）、有声书URI（audiobook_uri）、有声书章节URI（audiobook_chapter_uri）、有声书章节标题（audiobook_chapter_title）、播放开始原因（reason_start）、播放结束原因（reason_end）、随机播放状态（shuffle）、跳过状态（skipped）、离线状态（offline）、离线时间戳（offline_timestamp）、隐私模式状态（incognito_mode）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于分析用户在音乐流媒体平台上的行为模式，优化推荐算法，提升用户体验，以及研究用户偏好对内容消费的影响。具体应用场景包括：
1. 音乐流媒体行业：分析用户播放习惯，优化播放列表推荐，提升用户粘性。
2. 市场营销行业：研究用户行为与内容消费之间的关系，制定精准营销策略。
3. 广告技术行业：分析用户行为数据，优化广告投放策略，提高广告点击率。
4. 数据分析行业：研究用户行为模式，挖掘数据中的潜在价值，支持业务决策。
5. 机器学习行业：利用用户行为数据训练模型，预测用户偏好，提升算法性能。
标签：Spotify数据集, 用户行为分析, 流媒体平台, 用户互动, 行为模式分析, 音乐推荐, 数据驱动决策, 机器学习数据, 用户画像, 播放行为研究
行业分类：
1. 音乐流媒体
2. 市场营销
3. 广告技术
4. 数据分析
5. 机器学习
