音乐流媒体歌曲特征分析数据集MusicStreamingSongFeatureAnalysis-rechraj
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 流行音乐, 音频特征, 数据分析, 机器学习, 音乐流派, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的热门歌曲数据，记录了歌曲的各种特征，用于音乐分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份从1998年到2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但歌曲主要为全球范围内的热门流行音乐。
数据维度：数据集包括艺术家（artist）、歌曲名（song）、歌曲时长（duration_ms）、是否明确（explicit）、发行年份（year）、流行度（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）、情感值（valence）、速度（tempo）和流派（genre）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为songs_normalize_new.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的音乐数据库或平台，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于音乐特征分析、流派识别、歌曲推荐和情感分析等研究。
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、数据科学与人工智能交叉领域的学术研究，如音乐特征对流行度的影响分析、不同流派音乐的特征对比、基于音频特征的歌曲推荐算法研究等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、音乐内容分析公司提供数据支持，特别是在用户个性化推荐、音乐内容分类、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场分析与新歌推广策略制定，帮助音乐公司更好地了解市场需求和用户喜好。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉音乐数据处理、特征工程与模型构建。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的内在特征与市场表现之间的关系，以及构建个性化的音乐推荐系统，提升用户体验。
