音乐流媒体平台歌曲与歌单分析数据集_Music_Streaming_Platform_Song_and_Playlist_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌单推荐, 歌曲特征, 艺术家分析, 流媒体数据, 音乐情感, 数据挖掘, 机器学习
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、歌单、艺术家以及专辑的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间段的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球范围内的音乐数据。
数据维度：数据集涵盖多个维度，包括歌曲特征（如舞曲性、能量、响度等）、歌单摘要（歌单名称、歌曲数量、专辑数量、艺术家数量等）、艺术家信息（艺术家、粉丝数、流派数量、受欢迎程度等）以及专辑信息（专辑、艺术家、发行日期、受欢迎程度等）。
数据格式：CSV格式，包含多个独立文件，如albums_analysis.csv, artists_analysis.csv, playlist_summary.csv, song_analysis.csv, songs.csv, songs_analysis.csv, song_df (1).csv, playlist_summary_n.csv等，便于进行多角度分析。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统构建、歌曲特征分析、艺术家影响力评估等研究。
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，如音乐情感分析、歌曲相似度分析、歌单推荐算法研究。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务、音乐版权管理等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户行为分析、音乐市场趋势预测方面。
决策支持：支持音乐公司和平台进行内容策略优化、艺人推广、歌单策划等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生理解音乐数据的处理和分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户偏好之间的关系，以及构建高效的音乐推荐系统，帮助用户发现新的音乐内容。
