音乐作品特征分析数据集MusicCompositionFeatureAnalysis-hailuxu
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 音频分析, 歌曲, 音乐特征, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了音乐作品的多种特征，包括歌曲的艺术家、标题、风格、时长、是否明确、舞曲度、能量、音调、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、活跃度、情感值、速度和节拍等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐作品特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种音乐风格，具有国际通用性。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖歌曲的ID、表演者、歌曲名、流派、时长（毫秒）、是否明确（是否包含明确歌词）、舞曲度、能量、音调、响度、模式、语音性、声学性、器乐性、活跃度、情感值、速度（BPM）、节拍和评分等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为analysisDatacsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、情感分析、音乐推荐系统和音频信号处理等领域的研究。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感分析和音乐风格分类等学术研究。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐创作工具、音乐教育等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐风格识别、音乐内容分析等方面。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，如歌曲推荐策略优化、用户偏好分析等。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学和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数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品特征与用户偏好之间的关系，帮助用户实现音乐推荐系统的优化、音乐风格的自动识别等目标。
