音乐作品流行度分析数据集MusicTracksPopularityAnalysis-safawatalnaser
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 流行度, 音乐特征, 情感分析, 数据挖掘, 机器学习, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自Spotify的音乐作品信息，记录了歌曲的各项特征，包括流行度、时长、艺术家、发布日期、以及与音乐相关的多种维度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从1922年至今的音乐作品。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的ID、名称、流行度、时长（毫秒）、是否为显式内容（explicit）、艺术家、艺术家ID、发布日期、舞曲性（danceability）、能量（energy）、音调（key）、响度（loudness）、模式（mode）、语言性（speechiness）、声学性（acousticness）、器乐性（instrumentalness）、活泼性（liveness）、情感值（valence）、速度（tempo）、拍号（time_signature）等。
数据格式：CSV格式，文件名为tracks.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Spotify，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于音乐流行度预测、音乐特征分析、音乐推荐系统构建等研究。
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、人工智能等领域的学术研究，如音乐情感分析、音乐风格识别、基于内容的音乐推荐等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐制作公司、音乐推荐系统等提供数据支持，尤其是在用户行为分析、音乐推荐算法优化、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐产业内的决策制定，如艺人推广策略、新歌发布规划、音乐榜单预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据的特点和应用。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐、音乐市场分析、音乐风格识别等目标。
