音乐流派歌曲属性分析数据集MusicGenreSongAttributeAnalysisDataset-lordaarush
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 歌曲属性, 音乐分析, 数据挖掘, 机器学习, 文本分析, 情感分析, 音频特征
数据概述：
该数据集包含来自多个流派的歌曲信息，记录了歌曲的多种属性，包括歌曲ID、曲目标题、专辑信息、艺术家信息、音频特征、歌词以及流派标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的歌曲属性快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括歌曲的基本信息（如track_id、track_number等）、专辑信息（如album_id、album_type等）、艺术家信息（如artist_s、artist_ids等）、音频特征（如acousticness、danceability、energy等）、歌词、流派信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为Hundred_songs_dfcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台或其他公开数据源，具体来源未明确标注。
该数据集适合用于音乐流派分类、歌曲推荐、音频特征分析、歌词情感分析以及音乐市场趋势研究等领域。
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、人工智能等领域的学术研究，如音乐流派识别、情感分析、音乐推荐算法开发等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务、音乐制作公司等提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐行业的产品开发、内容策划、市场营销等决策，帮助优化用户体验和提升商业价值。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的属性与流派之间的关系，分析音频特征对听众情绪的影响，以及构建智能音乐推荐系统，从而提升用户体验和商业价值。
