歌曲流行度预测数据集SongPopularityPredictionDataset-manabendrarout
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，歌曲，流行度预测，数据集，机器学习，情感分析，音频特征，音乐推荐
数据概述： 该数据集包含歌曲的各种特征，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为特定时期。
地理范围：数据涵盖多个地区和音乐市场。
数据维度：数据集包括歌曲的音频特征，歌曲元数据（如艺术家，专辑，流派等），歌词，以及歌曲的流行度评分或排名。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台，社交媒体等，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐分析，推荐系统，机器学习等领域的研究和应用，特别是在歌曲流行度预测，音乐推荐系统构建等方面具有重要价值。
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，音乐风格分析，用户偏好分析等研究，如分析影响歌曲流行度的关键因素。
行业应用：可以为音乐平台，流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐，热门歌曲预测等方面。
决策支持：支持音乐公司和平台制定市场推广策略，优化歌曲推荐算法。
教育和培训：作为音乐分析，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歌曲流行度预测，音乐推荐等技术。
此数据集特别适合用于探索歌曲的音频特征和歌词内容对流行度的影响，帮助用户实现准确的流行度预测，优化音乐推荐算法，提高用户体验。
