音乐特征与流行度预测数据集MusicFeaturesandPopularityPredictionDataset-enzocuoc
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, 流行度预测, 歌曲分析, 机器学习, 音频分析, 情感分析, 数据建模, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲特征数据，记录了不同歌曲的音频属性和流行度信息，可用于构建音乐流行度预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的歌曲特征快照集合。
地理范围：数据来源未作地域限制，涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多种音乐特征，如acousticness（声学性）、danceability（舞曲性）、duration_ms（时长）、energy（能量）、instrumentalness（器乐性）、key（调性）、liveness（活跃度）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（言语性）、tempo（速度）、time_signature（节拍）、valence（情感）、song_title（歌曲标题）、artist（艺术家）以及target（目标变量，代表歌曲的流行度）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含data.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行预处理，特征数值已标准化。
该数据集适合用于音乐推荐系统、歌曲风格分析和流行度预测等研究。
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：适用于音乐信息检索、情感计算、音频分析和机器学习交叉领域的学术研究，如音乐风格分类、歌曲流行度影响因素分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、热门歌曲预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、音乐制作与发行策略制定，帮助优化歌曲创作和推广策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音频处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与流行度的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度之间的内在联系，并构建预测模型，从而提升音乐推荐的准确性和用户体验。
