印度Sangamam音乐节机器学习竞赛数据集SangamamMLHackDataset-keshavramaiah
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐节，机器学习，数据集，音乐分析，活动预测，算法竞赛，文化研究，数据分析
数据概述： 该数据集来源于印度Sangamam音乐节机器学习竞赛，记录了音乐节的相关数据，适用于音乐分析，活动预测及算法竞赛等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了印度多个城市举办的Sangamam音乐节活动。
数据维度：数据集包括音乐节的活动信息，演出艺术家，观众数量，场地数据，天气情况，社交媒体反馈等变量。还包括音乐节的历史数据和活动效果评估。
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Sangamam音乐节的公开资料和竞赛数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐活动分析，机器学习算法训练，文化研究等领域，尤其在活动预测，观众行为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：适用于音乐节活动效果分析，观众行为研究，艺术家受欢迎度分析等学术研究，如音乐节观众增长趋势，活动效果评估等。
行业应用：可以为音乐节组织者，文化机构提供数据支持，特别是在活动策划，观众预测，场地优化等方面。
决策支持：支持音乐节活动的效果预测和策略优化，帮助组织者制定科学的活动安排和资源分配。
教育和培训：作为数据分析，机器学习及文化研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐节数据分析，活动预测等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐节活动的规律与趋势，帮助用户实现准确的活动预测，优化活动安排和资源分配，提高音乐节的吸引力和影响力。
