音乐偏好分析数据集MusicalPreferenceAnalysis-markovrga
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 音乐推荐, 音乐特征, 歌曲信息, 音乐流派, 机器学习, 情感分析, 节奏
数据概述：
该数据集包含来自多个音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的多种属性，用于音乐偏好分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音乐信息集合。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：包括歌曲ID、艺术家、歌曲名称、版本、时长、艺术家流派、专辑、发行年份、专辑类型、厂牌、调性、BPM（每分钟节拍数）、是否有人声、国家、能量、舞动性、快乐度等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于markovrga-mymusicalpref，包含了从多个音乐平台收集的歌曲信息，并进行了结构化处理。该数据集适用于音乐推荐、情感分析、音乐特征挖掘等领域。
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：适用于音乐学、信息检索、机器学习等领域的学术研究，如音乐风格分类、用户音乐偏好预测、歌曲相似度分析等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、音乐社交应用提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容分析、用户行为分析等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐内容创作、版权管理、市场营销等方面的决策制定，帮助优化音乐产品的推广策略。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的特征和应用。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户偏好之间的关系，帮助用户构建个性化推荐系统、提升音乐内容理解能力。
