歌曲流行度预测数据集SongPopularityPredictionDataset-kamal250j
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流行度预测，数据集，机器学习，数据分析，音乐产业，时间序列，人工智能
数据概述： 该数据集记录了歌曲的流行度数据，适用于流行度预测，音乐数据分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的音乐市场，包括不同国家和地区的音乐流派。
数据维度：数据集包括歌曲的流行度评分，播放次数，流派，发行年份，艺术家，歌曲时长，歌词情感分析等变量。还包括影响流行度的多种因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台和行业报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐流行度预测，音乐产业分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在流行度预测，音乐推荐系统等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于音乐流行度预测，音乐市场趋势分析，艺术家影响力研究等，如流行度波动的原因分析，音乐市场趋势预测等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在流行度预测，音乐推荐，市场策略制定方面。
决策支持：支持音乐平台的流行度预测和策略优化，帮助音乐平台制定科学的推荐和推广决策。
教育和培训：作为音乐产业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解流行度预测，数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐流行度的规律与趋势，帮助用户实现准确的流行度预测，优化音乐推荐和推广策略，提高用户满意度和市场竞争力。
