音乐作品特征与评分分析数据集MusicPerformanceFeatureandRatingAnalysis-haochengzheng
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲评分, 音乐流派, 音乐特征, 机器学习, 数据挖掘, 情感分析, 音乐推荐
数据概述：
该数据集包含来自公开音乐平台的数据，记录了音乐作品的详细特征以及用户评分信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点音乐作品的特征和用户反馈。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了多种音乐流派，可能反映了全球范围内的音乐偏好。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，主要字段如下：
id：音乐作品的唯一标识符。
performer：音乐表演者。
song：歌曲名称。
genre：歌曲所属的音乐流派，包含多个流派标签。
track_duration：歌曲时长，单位为毫秒。
track_explicit：歌曲是否包含明确的歌词。
danceability：舞曲程度，数值越高，越容易跳舞。
energy：能量，数值越高，歌曲越有活力。
key：歌曲的调性。
loudness：音量，以分贝为单位。
mode：模式，表示歌曲是Major还是Minor。
speechiness：说话程度，数值越高，歌曲中包含的口语越多。
acousticness：声学性，数值越高，歌曲的声学性越强。
instrumentalness：器乐性，数值越高，歌曲中器乐成分越多。
liveness：现场感，数值越高，歌曲的现场感越强。
valence：情感，数值越高，歌曲越积极。
tempo：节奏，每分钟的节拍数（BPM）。
time_signature：节拍，例如4/4拍。
rating：用户对歌曲的评分。
数据格式：CSV格式，包含analysisDatacsv和scoringDatacsv两个文件，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、用户偏好分析、音乐推荐系统构建等多种应用。
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、数据科学等领域的学术研究，如音乐特征与用户评分关系分析、音乐流派分类、情感分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于构建个性化推荐系统、优化音乐播放列表、分析用户音乐偏好等。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、艺人推广策略制定，以及音乐作品的创作与发行决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，用于演示数据处理、特征工程、模型构建等相关知识。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与用户评分之间的关系，帮助用户实现个性化音乐推荐、提升用户体验、优化音乐平台运营策略等目标。
