音乐流媒体平台歌曲特征分析数据集MusicStreamingPlatformSongFeatureAnalysis-ubababu
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 流媒体数据, 流行音乐, 音乐推荐, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的数据，记录了歌曲的详细特征，主要用于音乐分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态歌曲特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖全球范围内的流行音乐。
数据维度：数据集包括多个维度，如歌曲ID（track_id）、歌曲名称（track_）、艺术家（track_artist）、流行度（track_popularity）、专辑信息（track_album_id, track_album_）、发行日期（track_album_release_date）、所属播放列表信息（playlist_、playlist_id、playlist_genre、playlist_subgenre）以及音乐特征（danceability, energy, key, loudness, mode, speechiness, acousticness, instrumentalness, liveness, valence, tempo, duration_ms）。
数据格式：CSV格式，文件名为metroboomincsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐流媒体平台，并已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于音乐推荐、歌曲特征分析、情感分析等领域的研究和应用。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、音乐情感分析等学术研究，例如基于歌曲特征的聚类分析、用户偏好预测等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐应用、广告推荐等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析等方面具有实际价值。
决策支持：支持音乐平台和唱片公司进行音乐市场分析、歌曲推广策略制定和用户行为分析。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与用户行为之间的关系。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与用户喜好之间的关系，以及构建个性化音乐推荐模型，帮助用户实现更精准的音乐推荐体验。
