音乐作品特征分析数据集MusicCompositionFeatureAnalysisDataset-fratsoydin
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 流行音乐, 音乐流派, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了每首歌曲的多种特征，用于音乐作品的分析与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为一个静态的歌曲特征集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：包括歌曲的专辑、艺术家、发行日期、时长、流行度、舞曲性、声学性、能量、器乐性、现场感、响度、语音性、速度和节拍等特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Songs_with_features.csv，便于数据处理和分析。数据来源于音乐平台，经过了清洗和标准化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、音乐流派识别、音乐推荐系统构建等研究。
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：适用于音乐学、数据科学和人工智能交叉领域的学术研究，如音乐风格分析、情感分析、歌曲特征与流行度关系研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，特别是在用户喜好分析、个性化推荐算法优化等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如新歌发行策略、音乐市场趋势分析等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐作品特征。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的内在特征与市场表现之间的关系，帮助用户实现音乐风格的理解、构建个性化推荐模型等目标。
