音乐流派分类与歌曲特征数据集MusicGenreClassificationandSongFeatureDataset-sumitupadhye12
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 音乐流派, 歌曲特征, 情感分析, 机器学习, 数据分析, 音频
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的多种特征和对应的音乐流派。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括“instance_id”（歌曲唯一标识）、“track_name”（歌曲名称）、“popularity”（歌曲流行度）、“acousticness”（声学性）、“danceability”（舞曲性）、“duration_ms”（歌曲时长，单位为毫秒）、“energy”（能量）、“instrumentalness”（器乐性）、“key”（调性）、“liveness”（现场感）、“loudness”（音量）、“voice_gender”（人声音色）、“mode”（模式）、“speechiness”（语音性）、“tempo”（速度）、“musician_category”（音乐家类别）、“valence”（情感值）和“music_genre”（音乐流派）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的音乐数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于音乐流派分类、歌曲特征分析和情感分析等研究。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感分析等学术研究，如音乐流派识别、歌曲特征与情感关联分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于歌曲推荐、个性化歌单生成、音乐风格分析等。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如音乐市场趋势分析、艺人推广策略制定等。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习、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特征和流派。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与音乐流派之间的关系，以及构建音乐推荐模型，帮助用户更好地发现和欣赏音乐。
