Spotify最受欢迎音频歌曲数据集SpotifyMostStreamedAudioSongsDataset-satyavratpython
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流媒体，数据集，流行歌曲，音频特征，数据分析，音乐推荐，机器学习，娱乐产业
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音频歌曲数据，记录了平台上最受欢迎的歌曲及其音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的Spotify用户数据。
数据维度：数据集包括歌曲名称，艺术家，专辑，发行年份，流派，播放次数，音频特征（如节奏，音调，响度等），用户评分等变量。
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平台的公开API，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统，流行趋势分析，音频特征研究等领域的应用，尤其在音乐推荐算法训练，流行音乐趋势预测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：适用于流行音乐趋势分析，用户行为研究等学术研究，如流行歌曲的流行周期，用户偏好分析等。
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，特别是在歌曲推荐，市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐推荐算法优化和流行趋势预测，帮助音乐平台制定更好的内容推荐策略。
教育和培训：作为音乐产业分析，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乐推荐系统，流行趋势分析等技术。
此数据集特别适合用于探索流行音乐的传播规律与趋势，帮助用户实现准确的流行趋势预测，优化音乐推荐算法，提升用户体验和音乐平台的竞争力。
