百万歌曲子集数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐数据,歌曲特征,情感分析,节奏分析,音调特征,数据标准化,音乐推荐
数据概述：
本数据集是从“百万歌曲”项目中抽取的一部分，包含10,000条记录。数据集涵盖了歌曲的基本信息及其音乐特征，包括艺术家名称、歌曲标题、情感（mood）、强度（intensity）、节奏（rhythm）、音调特征（timbre）和音高（pitch）。为了便于分析和建模，数据集中的连续特征（强度、节奏、音调特征、音高）经过标准化处理。具体字段定义如下：
- artist：歌曲的艺术家名称（字符串类型，非空）。
- title：歌曲的标题（字符串类型，非空）。
- mood：歌曲的情感标签（字符串类型，非空），例如“快乐”、“悲伤”、“平静”等。
- intensity：歌曲的强度或动态特征（浮点数类型，非空），经过标准化处理。
- rhythm：歌曲的节奏特征（浮点数类型，非空），经过标准化处理。
- timbre：歌曲的音调特征（浮点数类型，非空），经过标准化处理。
- pitch：歌曲的音高特征（浮点数类型，非空），经过标准化处理。
数据集中的连续特征（强度、节奏、音调特征、音高）在标准化时，首先计算了音调特征（timbre）和音高的均值，然后使用 StandardScaler() 对所有连续字段进行了标准化处理，确保数据在建模时具有可比性。
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐数据分析和音乐推荐系统的开发场景，具体包括但不限于以下用途：
- 音乐情感分析：基于“mood”字段，研究人员可以探索歌曲的情感特征与音乐其他属性之间的关联，用于音乐推荐或情绪分析。
- 音乐风格分类：结合艺术家、标题和音乐特征，可以进行音乐风格的分类和聚类分析。
- 音乐推荐系统：利用标准化后的音乐特征（强度、节奏、音调、音高），构建基于内容的音乐推荐模型，为用户提供个性化推荐。
- 音乐创作辅助：音乐制作人和艺术家可以参考数据集中的音乐特征，为新作品的创作提供灵感和指导。
- 音乐市场分析：通过分析不同时间、地区或类型的歌曲特征，研究音乐市场的趋势和发展方向。
- 跨学科研究：结合心理学、社会学等领域的研究，探索音乐特征与人类情感、行为之间的关系。
数据集的标准化处理和全面的音乐特征使其特别适合用于机器学习建模、数据可视化分析以及音乐相关领域的学术研究。
此数据集为研究音乐特征与用户偏好、音乐推荐系统开发以及其他音乐相关应用提供了丰富的基础数据支持。用户可以根据具体需求，进一步挖掘数据的潜在价值。
