音乐视频及流媒体数据分析数据集MusicVideoandStreamingDataAnalysis-sandeepkumar7372
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 流媒体数据, 音乐视频, Spotify, YouTube, 音乐特征, 流行音乐, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify和YouTube的音乐视频及流媒体数据，记录了歌曲的艺术家、曲目、专辑、专辑类型、音乐特征（如舞曲性、能量、响度、声调等）、视频观看量、点赞数、评论数、流媒体播放量等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个关于音乐作品的静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的音乐作品，主要集中在Spotify和YouTube平台上。
数据维度：包括艺术家、曲目、专辑、专辑类型、音乐特征（Danceability, Energy, Loudness, Speechiness, Acousticness, Instrumentalness, Liveness, Valence, Tempo, Duration_min）、视频相关数据（Title, Channel, Views, Likes, Comments, Licensed, official_video）、流媒体播放量（Stream）以及EnergyLiveness等复合指标，并标注了主要的播放平台。
数据格式：CSV格式，文件名为spotify_dataset.csv，易于进行数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、流媒体数据分析、音乐视频受欢迎程度研究等。
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、市场营销等领域的学术研究，例如音乐特征与播放量之间的关系分析、音乐视频受欢迎程度预测、不同音乐风格的比较研究等。
行业应用：为音乐产业、流媒体平台、广告营销公司提供数据支持，尤其在歌曲推荐、艺人推广、市场趋势分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持音乐平台优化推荐算法、艺人制定营销策略、唱片公司进行市场预测等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据可视化等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐产业的数据特征。
此数据集特别适合用于探索音乐特征、视频观看量、流媒体播放量之间的关联，从而帮助用户实现优化音乐推荐、提升艺人知名度、预测市场趋势等目标。
