K-POP与欧美流行音乐歌曲特征分析数据集K-POPandWesternSongsFeatureAnalysisDataset-qiaozhenwu
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, K-POP, 欧美流行音乐, 歌曲分析, Spotify, 音频分析, 机器学习, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的数据，记录了K-POP和欧美流行音乐歌曲的音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的歌曲特征快照。
地理范围：数据涵盖全球范围内的K-POP和欧美流行音乐。
数据维度：包括danceability（舞动性）、energy（能量）、key（调性）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（言语性）、acousticness（声学性）、instrumentalness（器乐性）、liveness（活跃度）、valence（情感）、tempo（速度）、type（类型）、id（歌曲ID）、uri（Spotify URI）、track_href（歌曲链接）、analysis_url（音频分析URL）、duration_ms（时长，毫秒）、time_signature（拍号）、track_（歌曲标题）、album_（专辑标题）、short_album_（专辑简称）、release_date（发行日期）、album_id（专辑ID）、artist（艺术家）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为final_train_s3csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Spotify API，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、歌曲分类、音乐推荐等领域的研究。
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：适用于音乐信息检索、音频分析和机器学习相关的学术研究，如音乐风格识别、情感分析、歌曲相似度计算等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析方面。
决策支持：支持音乐产业中的市场分析和艺人推广，帮助优化音乐创作和发行策略。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同音乐风格的音频特征差异，以及构建个性化的音乐推荐模型，从而提升用户体验。
