Billboard热门歌曲音频特征分析数据集BillboardHot100AudioFeatures-divyaakddd
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 流行音乐, 音频特征, Spotify, Billboard, 数据分析, 歌曲特征, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Billboard榜单的热门歌曲的音频特征数据，记录了歌曲的各种音乐属性，如节奏、音色、情感等，并结合了Spotify平台上的歌曲信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可能涵盖不同时期的Billboard热门歌曲。
地理范围：数据主要关注全球范围内的流行音乐。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲ID、表演者、Spotify流派、歌曲时长、是否明确、舞动性、能量、调性、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、活跃度、情绪、速度、节拍、Spotify歌曲受欢迎度等。
数据格式：CSV格式，文件名为"Hot 100 Audio Features.csv"，方便数据分析和可视化。
来源信息：数据集来源于Billboard榜单及Spotify平台，数据已进行整合。
该数据集适合用于音乐特征分析、流行音乐趋势研究以及构建音乐推荐系统。
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、数据科学等领域的学术研究，如歌曲特征与受欢迎度的关系分析、不同音乐风格的特征对比研究等。
行业应用：为音乐产业提供数据支持，特别是在歌曲推荐、音乐市场分析、艺人推广等方面。
决策支持：支持音乐平台的个性化推荐算法优化、音乐风格分类策略制定等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的内在特征与听众喜好之间的关系，帮助用户提升音乐推荐系统的精准度，优化音乐内容创作策略。
