歌曲流行度预测数据集SongPrediction5StratifiedFoldsDataset-prikshitsingla
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，流行度预测，数据集，机器学习，数据挖掘，娱乐产业，时间序列，音频处理
数据概述： 该数据集包含用于预测歌曲流行度的数据，记录了多首歌曲的特征及其流行程度。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：数据覆盖全球范围内的音乐市场，包括不同国家和地区的流行歌曲。
数据维度：数据集包括歌曲的音频特征（如节奏，音调，音量等），歌词特征（如情感分析，关键词频率），发布时间，流派，艺术家信息，用户评分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐流媒体平台和公开的音乐数据分析报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐流行度预测，音乐推荐系统，市场趋势分析等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，时间序列预测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：适用于音乐流行度预测，音乐市场趋势分析等研究，如歌曲流行度的原因分析，音乐流派的市场表现等。
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，市场预测，艺人签约决策等方面。
决策支持：支持音乐行业的流行度预测和策略优化，帮助制定科学的发行，推广和定价决策。
教育和培训：作为音乐产业分析，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流行度预测，市场分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索音乐流行度的规律与趋势，帮助用户实现准确的流行度预测，优化音乐推荐和推广策略，提高市场占有率和用户满意度。
