音乐流派歌曲特征分析数据集MusicGenreSongFeatureAnalysis-tejam66300
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 歌曲特征, 音频分析, 机器学习, 音乐推荐, 情感分析, 流行度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲特征数据，记录了不同音乐流派歌曲的音频属性及流行度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从“obtained_date”字段推断，数据采集时间集中在4月。
地理范围：数据未明确地域范围，但可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）、“artist_name”（艺术家）、“track_name”（歌曲名称）、“popularity”（流行度）、“acousticness”（声学）、“danceability”（舞曲性）、“duration_ms”（时长，毫秒）、“energy”（能量）、“instrumentalness”（器乐性）、“key”（音调）、“liveness”（现场感）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（语音性）、“tempo”（节奏）、“obtained_date”（获取日期）、“valence”（情感值）和“music_genre”（音乐流派）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为music_genre.csv，方便数据分析与模型构建。
该数据集适用于音乐流派分类、歌曲推荐、音频特征分析等多种应用场景。
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、音频信号处理、情感计算等领域的研究，如音乐流派识别、歌曲情感分析、基于音频特征的推荐系统研究等。
行业应用：可为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析、用户行为分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如新歌发行策略、市场趋势分析、音乐风格定位等。
教育和培训：作为音乐技术、数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解音频特征、构建音乐推荐模型。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与音乐流派之间的关系，预测歌曲的流行度，以及构建个性化的音乐推荐系统，从而帮助用户发现和欣赏更多音乐作品。
