音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeaturesDataset-ary0nk
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, 音频分析, 歌曲推荐, 音乐流派, 机器学习, 情感分析, 节奏, 声学特征
数据概述：
该数据集包含来自Spotify的音乐音频特征数据，记录了多首歌曲的音频特征，例如舞动性、能量、音调、响度等。主要特征如下：
时间跨度：数据中歌曲的发布日期从2000年开始，具体时间跨度根据数据集中歌曲的发布年份而定。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但Spotify是一个全球性的音乐平台，数据涵盖的歌曲可能来自世界各地。
数据维度：数据集包括歌曲的URI（Spotify 歌曲唯一标识符）、舞动性、能量、音调、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、活泼性、情感值、速度、节拍、时长、受欢迎程度、发布日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为SongFeatures.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐推荐、音乐流派识别、音乐情感分析等领域的研究和应用。
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、音频信号处理等领域的学术研究，如音乐特征对情感的影响、音乐风格分类、个性化音乐推荐等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，特别是在提升推荐准确度、优化用户体验方面。
决策支持：支持音乐行业的市场分析和音乐创作，帮助音乐人了解市场趋势，优化音乐创作策略。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征和音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户喜好、音乐风格之间的关系，从而实现个性化音乐推荐和音乐风格识别等目标。
