音乐作品特征及流行度分析数据集MusicCharacteristicsandPopularityAnalysisDataset-christinobarbosa
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, Spotify, 歌曲特征, 流行度预测, 机器学习, 音乐流派, 情感分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐作品信息，记录了歌曲的音频特征和流行度指标。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，但包含“decade”（年代）字段，数据涵盖2010年代的音乐作品。
地理范围：数据来源为Spotify平台，其音乐作品来自全球范围。
数据维度：数据集包括“track”（歌曲名称）、“artist”（艺术家）、“danceability”（舞曲性）、“energy”（能量）、“key”（音调）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（语音性）、“acousticness”（声学）、“instrumentalness”（器乐性）、“liveness”（活跃度）、“valence”（情感）、“tempo”（速度）、“duration_ms”（时长）、“time_signature”（拍号）、“chorus_hit”（副歌命中率）、“sections”（段落数）、“target”（流行度，0或1，指示是否流行）、“decade”（年代）、“genres”（流派）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Spotify_dataset.csv，方便数据分析和机器学习建模。数据已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于音乐推荐系统开发、音乐流行度预测、音乐特征分析和流派分类等领域。
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、情感分析、音乐生成等领域的学术研究，如音乐特征与流行度的关系分析、音乐流派的自动识别等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，特别是在优化推荐算法、提升用户体验方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如评估音乐作品的商业潜力、预测音乐市场趋势等。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐作品的构成与特征。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐优化、市场趋势分析等目标。
