音乐流派歌曲特征分析数据集MusicGenreSongFeatureAnalysis-rahilchadha
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 流派, 流行度, 音频特征, 机器学习, 数据分析, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲数据，记录了歌曲的多种特征，包括艺术家、歌曲名、时长、是否为显式内容、年份、流行度、舞曲性、能量、音调、响度、模式、言语性、声学性、器乐性、活跃度、情感值、速度和流派。主要特征如下：
时间跨度：数据集中歌曲的年份信息，涵盖了从1990年代末到2000年代初的歌曲。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但歌曲的流派和艺术家信息表明其具有国际性。
数据维度：数据集包含18个维度，涵盖了歌曲的文本信息（艺术家，歌曲名，流派），以及音频的多种特征，如舞曲性、能量、响度等。
数据格式：CSV格式，文件名为songs_normalize.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行标准化和清洗，可以直接用于分析。
该数据集适合用于音乐流派分析、歌曲特征分析、音乐推荐系统开发等。
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，如音乐流派分类、歌曲特征对流行度的影响分析、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，特别是在个性化推荐、用户行为分析、音乐内容分析等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如市场趋势分析、艺人推广策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、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数据分析在音乐领域的应用。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流行度之间的关系，以及不同音乐流派的特点，帮助用户实现音乐推荐系统的优化、市场趋势分析等目标。
