音乐流行度预测数据集MusicPopularityPredictionDataset-snikhil17
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 流行度, 机器学习, 音频特征, 数据分析, 歌曲, 预测, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的音频特征与流行度评分，可用于构建音乐流行度预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个字段，包括歌曲的ID、时长（毫秒）、声学性、舞曲性、能量、器乐性、调性、活跃度、响度、模式、语言性、速度、拍号、音频情感和歌曲流行度评分。
数据格式：CSV格式，文件名为 song_popularity_S5Fold.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台，已进行初步的数据清洗，并提供了交叉验证的折叠信息（kfold）。
该数据集适合用于音乐流行度预测、歌曲特征分析和音乐推荐系统的开发。
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、机器学习在音乐领域的应用等学术研究，如歌曲特征与流行度之间的关系分析。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，用于改进个性化推荐算法、预测歌曲的受欢迎程度。
决策支持：支持音乐公司和艺人进行市场分析，帮助他们了解影响歌曲流行的关键因素，从而优化音乐创作和推广策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握音乐数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索音乐音频特征与歌曲流行度之间的关联，并构建预测模型，以提升音乐推荐系统的性能和用户体验。
