音乐播放记录分析数据集MusicPlaybackHistoryAnalysis-wooyakob
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 播放历史, 艺术家, 音乐推荐, 时间序列分析, 用户行为, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在特定时间段内的音乐播放记录，记录了用户收听的歌曲、艺术家以及播放时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户7年的音乐播放历史。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为用户个人的播放记录，不具有地域限制。
数据维度：数据集包含“track_”（歌曲名称）、“artist_”（艺术家名称）和“listened_at”（播放时间）三个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为gw666_7_Years.csv，方便进行时间序列分析和用户行为研究。
来源信息：数据来源于用户个人的音乐播放记录，经过整理后形成。
该数据集适合用于音乐偏好分析、用户行为研究和音乐推荐算法的开发。
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：适用于音乐推荐算法、用户行为分析、音乐偏好演变等方面的学术研究。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，用于优化推荐算法、提升用户体验。
决策支持：支持音乐平台的用户画像构建、内容策划和个性化推荐策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、音乐推荐等相关课程的案例，帮助学生理解用户行为分析和推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户音乐偏好随时间的变化规律，以及不同艺术家和歌曲之间的关联性，从而优化个性化推荐，提升用户粘性。
