音乐热门预测数据集MusicHotHitPredictionDataset-khangtran97
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐行业，热门预测，数据集，市场分析，深度学习，用户行为，音乐推荐，音乐数据分析
数据概述：该数据集来源于多个音乐平台的用户行为数据，记录了用户对音乐的播放，点赞，评论等互动行为，适用于音乐热门程度预测和推荐等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区的用户，具体包括北美，欧洲，亚洲等。
数据维度：数据集包括用户ID，音乐作品ID，播放次数，点赞数，评论数，播放时长，音乐类型，发行日期，艺术家信息等变量。还包括音乐热门程度预测所需的历史播放数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个音乐平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐行业的热门预测，用户行为分析，音乐推荐系统等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于音乐热门预测，用户行为分析，音乐趋势预测等研究，如热门音乐的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为音乐行业提供数据支持，特别是在音乐推荐，歌曲推广和市场分析方面。
决策支持：支持音乐制作公司和艺术家制定科学的音乐推广和发行策略，帮助商家制定有效的市场推广计划。
教育和培训：作为音乐产业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐热门预测，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐热门程度预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的音乐热门预测，优化音乐推荐和市场推广策略，提高音乐作品的知名度和市场影响力。
