歌曲特征流行度分析数据集SongFeaturePopularityAnalysis-ngcthuhong

数据来源：互联网公开数据

标签：歌曲分析, 音乐特征, 流行度预测, 音乐情感, 音频分析, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析

数据概述：该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的多种音频特征及其对应的流行度评分。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐特征数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但歌曲信息涵盖了全球范围内的音乐作品。数据维度：数据集包括歌曲的多种特征，如“song_”（歌曲名称）、“song_popularity”（歌曲流行度评分）、“song_duration_ms”（歌曲时长）、“acousticness”（声学特征）、“danceability”（舞动性）、“energy”（能量）、“instrumentalness”（器乐性）、“key”（音调）、“liveness”（现场感）、“loudness”（响度）、“audio_mode”（音阶模式）、“speechiness”（说话声）、“tempo”（速度）、“time_signature”（拍号）、“audio_valence”（音频情感）等。数据格式：CSV格式，包含funSong_datacsv和funSong_infocsv两个文件，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于音乐平台，已进行标准化处理。该数据集适合用于音乐特征分析、流行度预测、音乐情感分析等研究。

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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感计算等领域的学术研究，如探索音乐特征与流行度之间的关系，以及不同音乐风格的情感分析。行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在歌曲推荐、个性化播放列表生成、音乐排行榜预测等方面。决策支持：支持音乐产业中的市场调研和音乐创作，帮助音乐人了解听众喜好，优化音乐作品。教育和培训：作为音乐工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与流行度之间的关系。此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度之间的关联，构建音乐推荐模型，提升音乐平台的个性化服务水平。