歌曲流行度预测数据集-chandanhariharan
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流行度预测，数据集，流媒体，机器学习，数据分析，音乐产业，推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的歌曲信息，用于预测歌曲的流行度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围跨度未知，取决于数据集的具体收录范围。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的音乐作品，具体范围取决于数据来源。
数据维度：数据集包括歌曲的元数据，音频特征，流媒体播放数据，社交媒体互动数据等。具体包括歌曲标题，艺术家，专辑，发布年份，流媒体播放次数，音频特征（如节奏，音调，能量等），社交媒体分享和评论数据等。
数据格式：数据可能以多种格式提供，如CSV，JSON等，方便分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐流媒体平台，社交媒体，音乐排行榜等，并已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于音乐产业分析，音乐推荐系统，歌曲流行度预测以及机器学习模型训练等领域。
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：适用于音乐流行趋势分析，音乐推荐算法研究，音乐市场研究等，如探索影响歌曲受欢迎程度的因素。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，唱片公司，音乐制作人等提供数据支持，特别是在歌曲推广，艺人评估，音乐版权管理等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如歌曲推荐策略优化，音乐市场趋势预测等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及音乐产业相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索影响歌曲流行度的关键因素，帮助用户实现歌曲流行度预测，音乐推荐系统优化等目标，为音乐产业提供数据驱动的决策支持。
