音乐歌曲特征与流行度分析数据集MusicSongFeatureandPopularityAnalysis-danyoutang
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 流行度, 情感分析, 机器学习, 音频特征, 歌曲推荐, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲音频特征和流行度标签数据，用于分析歌曲的音频属性与受欢迎程度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的音乐特征快照。
地理范围：数据来源未明确指出，但包含了来自不同艺术家的歌曲，具有全球代表性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：声学特征（acousticness，acousticness），舞曲性（danceability），时长（duration_ms），能量（energy），器乐性（instrumentalness），音调（key），活跃度（liveness），响度（loudness），模式（mode），发言度（speechiness），速度（tempo），节拍（time_signature），情绪（valence），目标变量（target，表示歌曲是否受欢迎，1代表受欢迎，0代表不那么受欢迎），歌曲标题（song_title），艺术家（artist）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于音频特征分析、歌曲流行度预测和音乐推荐系统研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如音乐情感分析、歌曲风格分类、音乐推荐算法评估等。
行业应用：为音乐流媒体平台、唱片公司提供数据支持，尤其在歌曲推荐、用户行为分析、市场趋势预测等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐行业的市场策略制定，例如艺人挖掘、歌曲推广方案优化等。
教育和培训：适合作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析在音乐领域的应用。
此数据集特别适合用于探索歌曲音频特征与流行度之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化推荐算法，实现数据驱动的音乐分析。
