音乐流媒体平台Spotify歌曲数据分析数据集SpotifySongDataAnalysis-ashwinik
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 流媒体, Spotify, 歌曲, 数据分析, 音乐推荐, 流行音乐, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的海量歌曲数据，记录了歌曲的各种属性与特征，用于音乐分析、推荐与预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态歌曲属性快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的Spotify音乐，无特定地域限制。
数据维度：包括歌曲ID、艺术家、专辑、发布年份、流派、歌曲长度、流行度、各种音频特征（如能量、节奏、音调、声学特征等）以及其他相关信息。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify_dataset.csv，便于数据分析与机器学习。
来源信息：数据来源于Spotify平台公开数据，已进行清洗与标准化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、歌曲特征分析、音乐流派分类等研究。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感分析等研究，例如探索音乐特征与听众喜好之间的关系。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐排行榜分析等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，例如新歌推广策略、音乐风格趋势分析等。
教育和培训：作为数据科学、音乐分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索歌曲的内在特征与听众反馈之间的关系，帮助用户构建个性化音乐推荐模型、预测歌曲流行度等。
