标题：音乐流媒体数据分析集
数据内容：该数据集包含了835位艺术家、1879首歌曲的详细信息，包括歌曲时长、流行度、情感特征（如舞曲性、能量、情感色彩等）以及音乐类型等多维度数据。数据内容涵盖艺术家、歌曲名称、时长、显式内容标记、发行年份、流行度指数、音乐特征指标（如舞曲性、能量、音调、响度、模式、说话性、 acousticness、instrumentalness、现场感、情感色彩等）、音乐类型等19个字段。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集可用于音乐流媒体行业的推荐系统优化、用户听歌偏好分析、音乐市场趋势研究等场景。在市场营销领域可用于分析不同音乐类型对目标受众的影响。在音乐制作领域可用于探索不同类型音乐的成功要素。在数据分析领域可用于训练机器学习模型，预测歌曲流行度或推荐相似音乐。
标签：音乐数据集, 互联网公开数据, 音乐特征分析, 艺术家信息, 歌曲属性, 流行度分析, 音乐类型研究, 音乐市场趋势, 听众行为分析, 音乐推荐系统, 数据科学研究, 人工智能应用, 音乐制作参考, 用户画像构建, 音乐情感分析
行业分类：
1. 音乐流媒体行业 - 可用于优化推荐算法、提升用户体验
2. 娱乐与媒体行业 - 可用于分析音乐市场趋势、制定内容战略
3. 信息技术与数据科学 - 可用于训练预测模型、进行特征工程研究
4. 市场营销行业 - 可用于分析受众偏好、优化广告投放策略
5. 音乐制作行业 - 可用于探索音乐创作规律、指导音乐制作
6. 教育与科研行业 - 可用于教学案例分析、学术研究
