音乐流派与特征分析数据集MusicGenreandFeatureAnalysisDataset-exentric24
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流派，音频特征，机器学习，数据分析，音乐推荐，音频处理，FMA
数据概述：
该数据集包含来自Free Music Archive（FMA）的音乐元数据，记录了不同音乐流派的音频特征、艺术家信息和专辑信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐元数据。
地理范围：数据来源为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多种数据项，包括歌曲的音频特征（如节奏、音色、音高），专辑信息，艺术家信息，以及音乐流派等。
数据格式：主要为CSV格式，包含tracks.csv、genres.csv、echonest.csv、features.csv等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Free Music Archive (FMA)，包含了经过处理的元数据，例如音频特征提取，流派标签等。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频特征分析、音乐推荐系统等领域的研究。
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：适用于音乐信息检索、音频信号处理、机器学习等领域的学术研究，如音乐流派分类、个性化音乐推荐算法研究。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在音乐推荐、用户行为分析、音乐内容管理等方面。
决策支持：支持音乐产业中的市场分析、音乐创作趋势研究和版权管理。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习、数据科学课程的辅助材料，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作品的特征与流派之间的关系，分析不同音乐风格的共性和差异，以及构建音乐推荐模型，从而提升用户体验。
