全球音乐作品特征分析数据集GlobalMusicFeatureAnalysisDataset-xianchaoliu
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, 音频分析, 音乐流派, 歌曲识别, 情感分析, 节奏分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个音乐平台的歌曲数据，记录了音乐作品的多种特征，包括歌曲的基本信息、音频特征和情感倾向等，用于音乐分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的音乐作品特征集合。
地理范围：数据涵盖全球范围内的音乐作品，包含来自不同国家和地区的音乐。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如艺术家、歌曲标题、版本、时长、流派、专辑、发行年份、专辑类型、厂牌、调性、BPM（每分钟节拍数）、人声类型、国家、能量、舞曲性、快乐度等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的音乐数据资源，经过了清洗和整理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于音乐流派分类、情感分析、音乐推荐系统构建以及音乐特征与听众反馈关系的研究。
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：适用于音乐学、数据科学和人工智能交叉领域的学术研究，如音乐流派的自动识别、音乐情感的量化分析、音乐特征对听众喜好的影响研究等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务和音乐推荐系统提供数据支持，用于改进音乐推荐算法、优化用户体验、进行市场分析等。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、新歌推广、艺人评估和版权管理等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和音乐分析相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与听众偏好之间的关系，帮助用户构建个性化的音乐推荐系统、提升音乐作品的市场表现。
