欧洲歌唱大赛音乐特征分析数据集EurovisionSongContestMusicFeatureAnalysisDataset-lbcartel
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 欧洲歌唱大赛, 音频特征, 节奏, 频谱, 统计分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自欧洲歌唱大赛（ESC）的音乐作品音频特征数据，记录了参赛歌曲的多种音频分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推断为欧洲歌唱大赛历年参赛作品的特征数据。
地理范围：数据涵盖参与欧洲歌唱大赛的各国参赛歌曲。
数据维度：数据集包含多个音乐特征，如：年份（year）、国家（Country）、是否晋级（qualified）、每分钟节拍数（bpm）、起始强度均值（onset_strength_mean）、起始强度中位数（onset_strength_median）、起始强度标准差（onset_strength_std_dev）、起始强度范围（onset_strength_range）、起始强度偏度（onset_strength_skewness）、起始强度峰度（onset_strength_kurtosis）、起始强度Durbin-Watson统计量（onset_strength_durbin_watson）、均方根能量均值（rms_energy_mean）、均方根能量中位数（rms_energy_median）、均方根能量标准差（rms_energy_std_dev）、均方根能量范围（rms_energy_range）、均方根能量偏度（rms_energy_skewness）、均方根能量峰度（rms_energy_kurtosis）、均方根能量Durbin-Watson统计量（rms_energy_durbin_watson）、频谱质心均值（spectral_centroid_mean）、频谱质心中位数（spectral_centroid_median）、频谱质心标准差（spectral_centroid_std_dev）、频谱质心范围（spectral_centroid_range）、频谱质心偏度（spectral_centroid_skewness）、频谱质心峰度（spectral_centroid_kurtosis）、频谱质心Durbin-Watson统计量（spectral_centroid_durbin_watson）、频谱滚降均值（spectral_rolloff_mean）、频谱滚降中位数（spectral_rolloff_median）、频谱滚降标准差（spectral_rolloff_std_dev）、频谱滚降范围（spectral_rolloff_range）、频谱滚降偏度（spectral_rolloff_skewness）、频谱滚降峰度（spectral_rolloff_kurtosis）、频谱滚降Durbin-Watson统计量（spectral_rolloff_durbin_watson）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）均值（mfcc_mean）、梅尔频率倒谱系数中位数（mfcc_median）、梅尔频率倒谱系数标准差（mfcc_std_dev）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“original_ESC_DF_(Baseline_DF)csv”，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于音乐特征分析、歌曲风格识别、比赛结果预测等多种研究方向。
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、音频分析、机器学习等领域的学术研究，例如音乐风格分类、情感分析、音乐推荐系统构建等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，例如歌曲创作、市场趋势分析、音乐版权评估等。
决策支持：支持音乐赛事组织方进行赛事分析，预测比赛结果，优化赛事策略。
教育和培训：作为音乐分析、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分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与比赛结果之间的关系，以及音乐特征随时间变化的规律，帮助用户实现音乐风格的量化分析和预测。
