音乐作品特征分析数据集MusicFeatureAnalysisbyArtist-kagali
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 艺术家, 音频特征, 流行度, 情感分析, 数据挖掘, 音乐推荐, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音乐作品数据，记录了不同艺术家的音乐作品的音频特征和流行度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的音乐作品特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括多种音频特征，如模式（mode）、计数（count）、声学性（acousticness）、舞曲性（danceability）、时长（duration_ms）、能量（energy）、器乐性（instrumentalness）、活跃度（liveness）、响度（loudness）、语音性（speechiness）、速度（tempo）、愉悦度（valence）、流行度（popularity）和调性（key），以及艺术家信息（artists）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_by_artist.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行初步的特征提取和整理。
该数据集适合用于音乐分析、音频特征研究、以及音乐推荐系统的开发。
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、数据科学等领域的研究，如音乐风格识别、情感分析、艺术家作品对比分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、音乐制作工具等提供数据支持，如个性化推荐、音乐风格分类、艺术家作品分析等。
决策支持：支持音乐行业的市场分析和趋势预测，帮助音乐公司制定发行策略和推广计划。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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的特征与艺术家风格、流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
