全球经典歌曲推荐数据集GlobalClassicSongsRecommendationDataset-iampedroalz
数据来源：互联网公开数据
标签：歌曲推荐, 音乐分析, 歌曲流派, 音乐历史, Spotify, 音乐数据, 数据挖掘, 流行音乐
数据概述：
该数据集包含来自iampedroalz的数据，记录了1000首在全球范围内具有代表性的经典歌曲信息。主要特征如下：
时间跨度：数据主要涵盖歌曲的发行年份，最早可追溯到20世纪60年代至今的歌曲。
地理范围：数据覆盖全球范围内的经典歌曲，涵盖多种语言和文化背景。
数据维度：包括歌曲主题（THEME）、歌曲标题（TITLE）、艺术家（ARTIST）、发行年份（YEAR）和Spotify链接（SPOTIFY_URL）等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为Top_1_000_Songs_To_Hear_Before_You_Die.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源为iampedroalz的个人收藏与推荐，已进行人工整理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、音乐流派分析和音乐历史研究。
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：适用于音乐学、数据科学等领域的学术研究，例如音乐风格分析、艺术家作品对比、音乐推荐算法研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐应用提供数据支持，例如歌曲推荐、歌单生成、音乐排行榜分析等。
决策支持：支持音乐公司和版权机构的决策制定，例如音乐市场趋势分析、版权价值评估等。
教育和培训：作为音乐分析、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的经典性和流行趋势，帮助用户实现音乐推荐系统的构建，提升音乐欣赏体验。
