音乐流媒体平台歌曲特征分析数据集MusicStreamingPlatformSongFeatureAnalysisData-jengroff
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 流行音乐, 音乐情感, 数据挖掘, 机器学习, 音乐推荐, 情感分析
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2016年至2020年间歌曲的多种特征，旨在支持音乐相关的研究与应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但歌曲信息涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如acousticness（声学性），artists（艺术家），danceability（舞曲性），duration_ms（时长，单位为毫秒），energy（能量），explicit（是否明确），id（歌曲唯一标识符），instrumentalness（器乐性），key（音调），liveness（现场感），loudness（音量），mode（模式），popularity（流行度），release_date（发布日期），speechiness（语言性），tempo（速度），valence（情感值），year（年份）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为data_2016-2020.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐流媒体平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、歌曲推荐系统构建、情感分析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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感分析等领域的学术研究，例如探索音乐特征与流行度的关系、分析不同音乐风格的情感表达等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐制作公司等提供数据支持，尤其是在歌曲推荐、音乐排行榜分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，例如帮助音乐公司了解市场需求、优化音乐创作策略。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的特征和应用。
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，以及不同特征对用户情感的影响，从而实现更智能的音乐推荐和更深入的音乐理解。
