歌曲流行度调查数据集InvestigationintoSongPopularityDataset-syedtipualimahmood
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流行度，数据集，歌曲分析，机器学习，音乐推荐，数据挖掘，音频特征
数据概述： 该数据集包含了关于歌曲流行度的调查数据，旨在研究影响歌曲受欢迎程度的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但通常涵盖近年来的歌曲数据。
地理范围：数据来源可能包括全球范围内的歌曲，具体地理分布取决于数据来源。
数据维度：数据集包括歌曲的各种信息，如歌曲标题，艺术家，专辑，发布年份，流派，音频特征（如节奏，音调，能量，响度等），社交媒体互动数据（如播放次数，点赞数，评论数等），以及流行度评分或排名。
数据格式：数据通常以CSV，JSON等格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个平台，如音乐流媒体服务（Spotify， Apple Music等），社交媒体平台（YouTube， TikTok等），以及其他公开的音乐数据源。数据可能已进行清洗和标准化，以确保数据质量。
该数据集适合用于音乐研究，数据挖掘，机器学习等领域，特别是在歌曲推荐，流行度预测，音乐风格分析等方面具有重要价值。
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：适用于音乐流行度影响因素分析，音乐风格分类，歌曲推荐算法研究等学术研究，如研究不同音乐特征与流行度的关系。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐制作公司，以及音乐推广机构提供数据支持，特别是在歌曲推荐系统优化，市场趋势分析，音乐推广策略制定等方面。
决策支持：支持音乐行业决策者进行市场分析，艺人评估，音乐创作策略调整。
教育和培训：作为音乐分析，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，流行度预测等技术。
此数据集特别适合用于探索影响歌曲流行度的关键因素，帮助用户实现歌曲推荐系统优化，流行度预测，音乐市场分析等目标，为音乐行业提供数据支持和决策依据。
