标签化SoundCloud艺术家数据集LabeledSoundCloudArtistsDataset-dataranch
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，数据集，音频分析，艺术家分类，机器学习，数据挖掘，数字音乐，流行文化
数据概述： 该数据集包含来自SoundCloud平台的艺术家及其作品数据，记录了艺术家的基本信息和标签化分类。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的SoundCloud用户，涉及不同国家和地区的音乐风格。
数据维度：数据集包括艺术家的ID，名称，国籍，音乐风格，作品数量，粉丝数量，热门作品等变量。还包括艺术家分类标签，如流派，年代，语言等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于SoundCloud平台的公开API和用户资料，并进行了一定程度的标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐研究，音频分析及机器学习等领域，特别是在艺术家分类，风格识别及流行趋势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：适用于音乐行业研究，流行文化分析及艺术家分类等学术研究，如音乐风格演变，艺术家影响力研究等。
行业应用：可以为音乐平台，唱片公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，市场定位和粉丝分析等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场趋势分析和艺术家策略优化，帮助决策者制定更科学的推广和合作方案。
教育和培训：作为音乐学，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数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索音乐艺术家的分类特征与流行趋势，帮助用户实现艺术家分类，音乐风格识别等目标，为音乐行业研究和数字音乐管理提供数据支持。
