音乐流派歌曲特征分析数据集MusicGenreSongFeatureAnalysis-michaelmassey
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 流派分类, 流行音乐, 音乐情感, 数据挖掘, 机器学习, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自多个音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的艺术家、歌曲名、时长、是否明确、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、活力、情感、速度和流派等特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含歌曲的发布年份，最早可追溯到1999年，反映了不同年份的音乐特征。
地理范围：数据未限定地理范围，包含了来自全球不同地区的音乐作品。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了歌曲的基本信息（艺术家、歌曲名、时长等）、音乐特征（舞曲性、能量、响度等）和流派信息。
数据格式：CSV格式，文件名为songs_normalize.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台或数据库，经过标准化处理，方便用于分析。
该数据集适合用于音乐流派分类、歌曲推荐、音乐特征分析等研究。
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、数据科学和人工智能等领域的研究，如音乐流派识别、情感分析、音乐推荐算法研究等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务和音乐制作公司提供数据支持，用于改进推荐系统、优化音乐库管理和分析市场趋势。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，如艺人推广、音乐风格定位和新歌发布策略。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习和数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与流派之间的关系，以及歌曲的情感表达和市场受欢迎程度，帮助用户实现音乐推荐系统的优化和音乐产业的深入分析。
