音乐流媒体歌曲特征分析数据集MusicStreamingSongFeatureAnalysisDataset-mkmotsumi
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 流媒体, 流行音乐, 音乐流派, 数据挖掘, 情感分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的数据，记录了歌曲的多种特征，用于音乐分析与推荐。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但包含“year”字段，推测数据主要集中在1999年至2000年左右。
地理范围：数据未限定地理范围，可能代表全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲的艺术家（artist）、歌曲标题（song）、歌曲时长（duration_ms，单位为毫秒）、是否为明确歌词（explicit）、发行年份（year）、受欢迎程度（popularity）、舞动性（danceability）、能量（energy）、音调（key）、响度（loudness）、模式（mode）、说话程度（speechiness）、声学性（acousticness）、器乐性（instrumentalness）、活跃度（liveness）、愉悦度（valence）、速度（tempo）以及音乐流派（genre）。
数据格式：CSV格式，文件名为raw_dataset.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐流媒体平台数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、流派分类、情感分析和推荐系统等研究和应用。
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、数据科学等领域的研究，如音乐特征与受欢迎程度的关系分析、不同流派音乐的特征对比、歌曲情感分析等。
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，用于改进推荐算法、个性化推荐、音乐风格分析等。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，例如评估音乐作品的市场潜力、分析听众偏好、制定营销策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与听众喜好之间的关系，以及构建音乐推荐模型，从而提升用户体验和市场效益。
