音乐流行度预测与缺失值填充数据集CSVFillingMissingValuesSongPopularityDataset-dienhoa
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流行度，数据集，缺失值填充，数据清洗，流行音乐，机器学习，音乐分析，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自音乐流行度预测研究的数据，记录了歌曲的流行度评分及相关特征，并存在部分缺失值。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的流行音乐市场。
数据维度：数据集包括歌曲的基本特征，如歌曲名称，艺术家，发行年份，流派，音频特征（如节奏，音调），流行度评分等变量，部分数据存在缺失值。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于音乐流行度研究的公开数据集，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于音乐流行度预测，缺失值填充技术的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，数据清洗和流行音乐分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐流行度预测，音乐特征分析等学术研究，如流行音乐的流行趋势分析，音乐特征与流行度的关系研究等。
行业应用：可以为音乐行业提供数据支持，特别是在音乐推荐系统，音乐市场分析等方面。
决策支持：支持音乐市场趋势分析和流行度预测，帮助音乐制作人和唱片公司制定更科学的发行策略。
教育和培训：作为音乐分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析和缺失值处理技术。
此数据集特别适合用于探索音乐流行度的规律与趋势，帮助用户实现准确的流行度预测和缺失值填充，优化音乐推荐系统和市场策略，提升音乐产业的数据驱动决策能力。
