音乐节观众满意度预测数据集MusicFestivalAudienceSatisfactionPredictionDataset-foroughmajidi
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐节, 观众行为, 满意度预测, 机器学习, 乐队, 演出, 社交, 数据分析
数据概述：
该数据集包含音乐节相关数据，旨在用于预测观众对音乐节演出的满意度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但可推测为特定音乐节或多个音乐节的综合数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了乐队和观众的国籍信息，可能涉及多个国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括乐队信息（乐队名称、流派、出道时间、国籍）、演出信息（演出ID、观众数量、场地条件、天气状况）、观众信息（年龄、身高、社交属性）、以及衍生特征（观众年龄差异、天气与场地组合、观众平均年龄、乐队与观众国籍匹配度等）。
数据格式：主要以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如预处理后的训练集、测试集，以及用于评估的数据集。
来源信息：数据来源未明确，但根据文件名和字段信息，推测经过了数据预处理、特征工程等处理。
该数据集适合用于研究音乐节观众行为、满意度预测，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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：适用于音乐行业、社交行为分析等领域的学术研究，例如观众对不同乐队、不同演出环境的反应分析，以及影响观众满意度的关键因素研究。
行业应用：可以为音乐节组织方提供数据支持，用于优化演出安排、场地选择、营销策略等，从而提升观众满意度和活动收益。
决策支持：支持音乐节相关决策的制定，例如根据预测结果调整演出阵容、优化票务系统、改善现场体验等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在音乐节领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响音乐节观众满意度的因素，预测观众的反馈，并为音乐节组织者提供数据驱动的决策支持。
