音乐作品特征分析数据集MusicCompositionFeatureAnalysisDataset-susmitkumarmishra
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，音频特征，歌曲推荐，机器学习，数据挖掘，音乐流派，声学特征，流行音乐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台或数据库的音乐作品信息，记录了歌曲的声学特征、发布信息和受欢迎程度等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从1947年到2020年的音乐作品。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能包含了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲ID、声学特征（如acousticness、danceability、energy、instrumentalness、liveness、loudness、speechiness、tempo、valence）、发布信息（如release_date、year、duration-min）、以及歌曲的流行程度（popularity）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如train_med.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐数据集或平台，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、音乐流派分析、声学特征研究以及音乐市场趋势分析。
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，如音乐风格识别、情感分析、音乐推荐算法研究等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐服务、音乐版权管理机构提供数据支持，特别是在用户个性化推荐、歌曲排行榜分析等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场分析、艺人推广策略制定，以及音乐作品的版权评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和音乐分析相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析的实践。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的声学特征与受欢迎程度之间的关系，以及不同年份音乐作品的演变趋势，帮助用户实现音乐推荐模型的构建、音乐市场趋势预测等目标。
