音乐流媒体用户行为与播放列表数据集SpotifyDataSet-mogazeyalmogazey
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流媒体，用户行为，播放列表，数据分析，机器学习，音乐推荐，流行文化，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自音乐流媒体平台的数据，记录了用户的播放行为，播放列表创建及音乐偏好的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的用户，主要集中在美国，欧洲和亚洲等音乐流媒体活跃地区。
数据维度：数据集包括用户ID，播放歌曲ID，播放时间，播放次数，创建播放列表的名称，歌曲的流派，艺术家，专辑等信息。还包括用户地理位置，设备类型等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统，用户行为分析，流行文化研究等领域的研究和应用，特别是在音乐推荐算法，用户偏好分析等技术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：适用于音乐推荐系统，用户行为分析，流行文化研究等学术研究，如用户音乐偏好的变化，播放列表创建的规律等。
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，特别是在音乐推荐，内容策划和市场营销方面。
决策支持：支持音乐平台的内容推荐和用户管理策略优化，帮助平台制定更好的个性化推荐和用户留存策略。
教育和培训：作为音乐产业，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐推荐系统，用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐用户的偏好与行为规律，帮助用户实现精准音乐推荐，提升用户体验，为音乐流媒体平台的内容管理和市场营销提供数据支持。
