音乐作品特征分类预测数据集MusicCompositionFeatureClassificationPrediction-yurymironov

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐分析, 音乐分类, 机器学习, 音乐特征, 情感分析, 音乐流派, 歌曲信息, 音频数据

数据概述：该数据集包含来自音乐作品的信息，用于音乐作品的特征分析与分类预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态音乐作品信息集合。地理范围：数据未限定地理范围，可能包含全球范围内的音乐作品。数据维度：数据集包含多个维度，包括作品ID、艺术家、歌曲名、版本、时长、艺术家流派、专辑、发行年份、专辑类型、厂牌、调性、BPM（每分钟节拍数）、人声、国家、能量、舞动性、幸福度等。数据格式：主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。此外，还包含一个YAML文件，可能用于描述数据结构或提供元数据。来源信息：数据来源于公开的音乐信息，具体来源未明确说明。数据经过整理，包含多种音乐作品的关键特征。该数据集适合用于音乐分析、音乐流派识别、情感分析以及音乐推荐系统等相关领域。

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、音乐推荐系统、音乐情感分析等领域的学术研究。行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务、音乐制作公司等提供数据支持，用于音乐推荐、用户行为分析、音乐版权管理等。决策支持：支持音乐产业内的决策制定，如音乐风格趋势分析、艺人推广策略优化等。教育和培训：作为音乐分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析方法。此数据集特别适合用于探索音乐作品特征与音乐流派、情感之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、优化推荐算法，并深入理解音乐作品的内在特征。