流行音乐热门歌曲预测与流派分析数据集SpotifyHitPredictorwithGenreDataset-akiboy96
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，流行音乐，数据集，流派分类，机器学习，音频特征，音乐推荐，流行趋势
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的热门歌曲数据，记录了歌曲的热度预测与流派分类信息。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：数据覆盖了全球范围内的流行音乐市场。
数据维度：数据集包括歌曲的标题，艺术家，流派，发布年份，音频特征（如节奏，音调，响度等），热度评分以及是否为热门歌曲的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Spotify的公开API和音乐数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐，流行趋势分析，流派分类等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，音频特征分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于流行音乐趋势研究，流派分析以及热门歌曲预测等学术研究，如流行音乐风格的演变，热门歌曲的特征分析等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在音乐推荐，流行趋势预测和流派分类方面。
决策支持：支持音乐流媒体平台的歌曲推荐和策略优化，帮助平台制定科学的音乐推荐和流行趋势分析策略。
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特征分析，流派分类及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索流行音乐的热门歌曲特征与流派趋势，帮助用户实现准确的预测和推荐，优化音乐推荐系统和流行趋势分析，提升用户体验和音乐产业的盈利能力。
