音乐作品分析数据集MusicCompositionAnalysis-josedelano
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 专辑, 艺术家, 音乐特征, 情感分析, 音乐流派, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音乐作品相关数据，记录了歌曲、专辑和艺术家的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从1956年到2020年的音乐作品。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了来自不同国家和地区的艺术家及音乐作品。
数据维度：数据集包含四个主要文件：Album.csv（专辑信息，包括专辑ID、艺术家ID、专辑名称、发行年份和总曲目数量）、Artista.csv（艺术家信息，包括艺术家ID、艺术家名称和音乐流派）、ArtistaMeta.csv（艺术家元数据，包括艺术家ID、受欢迎程度和关注者数量）、Cancion.csv（歌曲信息，包括歌曲ID、专辑ID、专辑内序号、歌曲名称、歌曲序号、时长、是否明确歌词、音调、音阶、舞动性、能量、音量、口语度、声学性、器乐性、现场感、积极性、速度和歌曲受欢迎度）。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。数据经过清洗和结构化处理。
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、数据科学和人工智能交叉领域的学术研究，如音乐推荐系统、音乐情感分析、音乐风格分类等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐制作公司和版权管理机构提供数据支持，尤其在用户行为分析、音乐内容推荐、市场趋势预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持音乐产业中的艺人推广、专辑发行策略制定和音乐版权评估。
教育和培训：作为音乐分析、数据挖掘和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与用户偏好之间的关系，帮助用户实现音乐推荐优化、音乐风格识别和市场趋势分析等目标。
