ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
音乐流媒体无处不在。目前，Spotify在这方面发挥着重要作用。该数据集使我们能够探索艺术家和歌曲的受欢迎程度是如何随时间变化的。
该数据集包含 Spotify 用户 2017 年至 2018 年在 53 个国家/地区每日收听次数最多的 200 首歌曲的排名。它包含超过 200 万行，包括 6629 位艺术家、18598 首歌曲，总流量为 150 亿次。
数据集跨度为2017年1月1日至2018年1月9日，并将在以下版本中保持最新。它是从Spotify的区域排行榜数据中收集的。
字段说明
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| Position | 排行榜上的位置 |
| Track Name | 歌曲名称 |
| Artist | 艺术家或乐队名称 |
| Streams | 流量 |
| URL | 网址 |
| Date | 日期 |
| Region | 国家代码 |
数据集的用途
预测一首歌在未来的排名或流媒体数量。
研究歌曲在前3名、前5名、前10名、前20名的排行榜上"停留"了多久。
一首歌曲进入排行榜并保持领先有什么标志？
各大洲是否有相同的顶级艺术家或歌曲？
人们是否在相距遥远的国家听着同样的顶级歌曲？
一首排名靠前的歌曲要花多长时间才能进入邻国的排名？
数据来源
用于收集这些数据的爬虫程序可以在这里找到。
数据文件
下载数据集请登录ModelCube
http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10313
