音乐流派分析数据集MusicGenreAnalysisDataset-jesusduranrios
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 音频特征, 音乐分析, 机器学习, 声音识别, 数据挖掘, 流行度, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音频特征数据，记录了不同音乐流派的歌曲属性，用于音乐流派的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的音乐特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内的音乐数据。
数据维度：数据集包含多个音频特征，包括：instance_id（歌曲唯一标识符）、artist_（艺术家）、track_（歌曲名称）、popularity（流行度）、acousticness（声学特征）、danceability（舞动性）、duration_ms（时长，单位：毫秒）、energy（能量）、instrumentalness（器乐性）、key（音调）、liveness（活跃度）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（语音性）、tempo（速度，单位：节拍/分钟）、obtained_date（获取日期）、valence（积极性）、music_genre（音乐流派）。
数据格式：CSV格式，文件名为music_genre.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派分类、音乐推荐系统构建、音频特征分析等研究和应用。
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、机器学习、音频信号处理等领域的研究，如音乐流派识别算法优化、音乐特征与用户偏好关系研究等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐服务、音乐内容分析机构提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析、用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐平台进行内容管理、用户体验优化、市场策略制定。
教育和培训：作为音乐信息检索、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解音乐特征与流派之间的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与音乐流派之间的关联，以及构建个性化音乐推荐系统，从而提升用户体验。
