音乐流派分析经典歌曲数据集MusicGenreAnalysisClassicHits-kevinsouza284
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 歌曲分析, 音频特征, 流行音乐, 音乐推荐, 数据挖掘, 机器学习, 歌曲情感
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的经典歌曲数据，记录了歌曲的多种音频特征，包括歌曲的艺术家、发行年份、时长、节奏、音调等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的歌曲发行年份从1987年到2019年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但歌曲涵盖了多种流派，可能来源于全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个字段，如Track（歌曲名称）、Artist（艺术家）、Year（发行年份）、Duration（时长）、Time_Signature（节拍）、Danceability（舞曲度）、Energy（能量）、Key（音调）、Loudness（响度）、Mode（模式）、Speechiness（说话程度）、Acousticness（声学性）、Instrumentalness（器乐性）、Liveness（活跃度）、Valence（情感）、Tempo（速度）、Popularity（流行度）、Genre（流派）。
数据格式：CSV格式，文件名为ClassicHit.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行特征提取和初步整理。
该数据集适合用于音乐流派识别、歌曲推荐、情感分析等研究和应用。
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、音频分析、机器学习等领域的学术研究，如音乐流派分类、情感识别、歌曲相似度分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、歌单生成、音乐内容分析等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场研究和产品开发，帮助了解不同流派音乐的受欢迎程度和发展趋势。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的结构和应用。
此数据集特别适合用于探索歌曲的音频特征与流派、情感、流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐系统的优化、音乐市场的趋势分析等目标。
