音乐作品特征分析与分类数据集MusicCompositionFeatureAnalysisandClassificationDataset-markovrga
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 风格分类, 音乐特征, 机器学习, 音乐流派, 音符, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲数据，记录了歌曲的多种特征，包括艺术家、歌曲名、版本、时长、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、舞动性和快乐度等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一个静态的音乐作品特征集合。
地理范围：数据包含来自不同国家和地区的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如歌曲的基本信息（艺术家、歌曲名、专辑等）和音乐特征（BPM、能量、舞动性等），其中train.csv文件包含分类标签Category。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，前者包含分类标签，后者用于测试。
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，如音乐流派分类、情感分析、音乐推荐系统等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务商提供数据支持，尤其在歌曲推荐、个性化电台、音乐榜单等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐产业中的市场分析、趋势预测和版权管理等决策。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与分类的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与风格分类之间的关系，帮助用户构建音乐推荐模型、分析音乐市场的趋势，并提升音乐作品的个性化推荐准确率。
