音乐歌曲音频特征与流行度预测数据集MusicAudioFeatureandPopularityPrediction-zeinabasaad
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 音频特征, 歌曲流行度, 机器学习, 数据分析, 情感分析, 节奏, 音调
数据概述：
该数据集包含音乐歌曲的音频特征和流行度信息，用于探索音频特征与歌曲流行度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的音乐特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，歌曲可能来自全球不同地区。
数据维度：数据集包括歌曲名称（song_name），歌曲流行度（song_popularity），歌曲时长（song_duration_ms），以及多个音频特征，如acousticness（声学性），danceability（舞曲性），energy（能量），instrumentalness（器乐性），key（音调），liveness（活泼度），loudness（响度），audio_mode（模式），speechiness（说话性），tempo（速度），time_signature（拍号），audio_valence（情感值）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐信息检索、音频分析、歌曲推荐系统以及流行度预测等领域的研究和应用。
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，例如分析音频特征与歌曲流行度之间的关系，情感分析，音乐风格识别等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统等提供数据支持，用于构建歌曲推荐模型，优化音乐内容推荐策略。
决策支持：支持音乐行业相关决策，例如评估新歌潜力、分析市场趋势等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音频特征分析、数据建模与预测。
此数据集特别适合用于探索音频特征对歌曲流行度的影响，帮助用户构建预测模型，提升音乐推荐的准确性，并深入理解音乐作品的内在特性。
