音乐收听记录分析数据集MusicListeningHistoryAnalysis-wooyakob
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐收听, 用户行为, 音乐推荐, 数据挖掘, 时间序列分析, 艺术家分析, 歌曲信息, 听歌记录
数据概述：
该数据集包含来自特定用户的音乐收听记录，记录了用户在一段时间内收听的歌曲信息，主要用于分析用户的听歌偏好和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围有限，仅包含最近七天的收听记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为用户个人听歌记录。
数据维度：数据集包含“track_”（歌曲名称）、“artist_”（艺术家名称）和“listened_at”（收听时间）三个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为savage_core_last_seven.csv，便于数据分析和时间序列分析。
来源信息：数据来源于用户个人音乐收听记录。该数据集适合用于用户音乐偏好分析、音乐推荐算法的开发和用户行为模式的研究。
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：适用于音乐推荐系统、用户行为分析等领域的研究，例如用户音乐偏好分析、歌曲流行度分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于改进个性化推荐算法、优化用户体验。
决策支持：支持音乐平台进行用户行为分析，帮助优化音乐内容推荐策略，提升用户粘性。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户的音乐收听习惯，分析用户的音乐偏好，以及评估音乐推荐算法的有效性，帮助用户优化音乐推荐策略。
