全球气温与音乐特征综合分析数据集GlobalTemperatureandMusicFeatureAnalysisDataset-aaryansharma28

数据来源：互联网公开数据

标签：气温, 音乐, 气候变化, Spotify, 数据分析, 机器学习, 音乐特征, 全球

数据概述：该数据集包含来自两个不同来源的数据，分别涉及全球气温变化和Spotify音乐特征。主要特征如下：时间跨度：气温数据涵盖了从1750年至2015年的全球气温记录；Spotify音乐特征数据未标注明确时间，可视为音乐作品的静态特征。地理范围：气温数据包括全球范围内的陆地和海洋温度数据，以及按城市划分的气温数据。数据维度：全球气温数据：包括平均气温、不确定性、最高/低温及海洋平均气温等指标。 Spotify音乐特征数据：包括danceability（舞曲性）、energy（能量）、key（调性）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（语音性）、acousticness（声学性）、instrumentalness（器乐性）、liveness（活跃度）、valence（情感）、tempo（速度）、duration_ms（时长）和time_signature（拍号）等音乐特征。洲际数据：包含洲的名称、代码、区域等信息。数据格式：数据以CSV格式提供，包括GlobalLandTemperaturesByCity.csv, GlobalTemperatures.csv, continents2.csv和spotify.csv四个文件，方便数据分析和处理。来源信息：气温数据来源于公开的气候研究数据，Spotify音乐特征数据来源于Spotify平台。已进行数据清洗和结构化处理。该数据集适合用于气候变化研究、音乐特征分析、以及两者结合的跨领域研究。

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：适用于气候变化、音乐心理学、情感分析等领域的学术研究，如探索气温变化对音乐创作和听众情绪的影响。行业应用：可以为音乐平台、气候研究机构等提供数据支持，特别是在个性化推荐、气候模型构建、市场趋势分析等方面。决策支持：支持环境政策制定、音乐产业发展策略优化。教育和培训：作为数据科学、音乐分析、气候变化等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解相关领域。此数据集特别适合用于探索气温与音乐特征之间的关联性，以及预测未来气候变化对音乐产业的影响，帮助用户实现更深入的跨领域分析和决策。