歌曲属性与流行度分析数据集SongAttributesandPopularityAnalysis-fengzhilei
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲流行度, 音频特征, 情感分析, 音乐推荐, 机器学习, 数据挖掘, 音乐流派
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的数据，记录了歌曲的多种属性及相应的流行度评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域信息，但歌曲涵盖多种风格，推测为全球范围。
数据维度：数据集包括歌曲名称（song_name），流行度（song_popularity），歌曲时长（song_duration_ms），以及多个音频特征，如：声学性（acousticness），舞曲性（danceability），能量（energy），器乐性（instrumentalness），音调（key），活跃度（liveness），响度（loudness），模式（audio_mode），流畅度（speechiness），速度（tempo），拍号（time_signature），情感值（audio_valence），以及新的流行度评分（newpopularity）。
数据格式：CSV格式，文件名为song_data的副本.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐相关领域的分析，包括歌曲流行度预测、音频特征分析、情感分析和音乐推荐系统等。
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，如歌曲流行度影响因素分析、音乐风格分类、情感分析与音乐推荐研究等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务、音乐制作公司提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析、市场趋势预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如歌曲推广策略优化、音乐风格定位等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和音乐分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音乐数据分析的相关方法和技术。
此数据集特别适合用于探索音乐属性与流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
