音乐流派分析数据集MusicGenreAnalysisDataset-estefanygalvez
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 音乐特征, 音频分析, 机器学习, 音乐推荐, 数据挖掘, 流行度, 音乐情感
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音频数据，记录了不同音乐作品的多种属性，旨在用于音乐流派的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的音乐作品快照数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如instance_id（实例ID）、artist_（艺术家）、track_（歌曲）、popularity（流行度）、acousticness（声学性）、danceability（舞曲性）、duration_ms（时长，单位为毫秒）、energy（能量）、instrumentalness（器乐性）、key（音调）、liveness（活跃度）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（说话程度）、tempo（速度）、obtained_date（获取日期）、valence（情感值）、music_genre（音乐流派）等。
数据格式：CSV格式，文件名为music_genrecsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开音乐平台，已进行结构化处理，方便用户使用。
该数据集适用于音乐流派分类、音乐特征分析、个性化推荐等研究领域。
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、音频信号处理、机器学习等研究领域，如音乐流派识别、情感分析、音乐推荐算法研究等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于改进音乐推荐系统、优化播放列表生成、提升用户体验。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，例如，帮助唱片公司分析市场趋势、评估艺人潜力。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与流派的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的内在特征与音乐流派之间的关系，帮助用户构建音乐推荐系统、进行音乐市场分析。
