音乐作品特征与艺术家关系分析数据集MusicFeaturesandArtistRelationshipAnalysis-ytepzhi
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 艺术家, 音乐特征, 影响关系, 流派, 音乐分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的数据，记录了音乐作品的特征、艺术家信息以及艺术家之间的影响关系。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从艺术家出道至今的音乐作品，具体时间范围取决于每位艺术家的活动时间。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但由于数据来源于音乐平台，可能包含全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
full_music_data.csv：包含歌曲的艺术家、ID、舞曲性、能量、情感、节奏、响度、模式、调性、声学性、器乐性、活跃度、语言性、是否含脏话、时长、流行度、年份、发行日期、歌曲标题等信息。
influence_data.csv：包含艺术家之间的影响关系，包括影响者ID、影响者姓名、影响者主要流派、影响者活跃起始年份、被影响者ID、被影响者姓名、被影响者主要流派、被影响者活跃起始年份。
data_by_artist.csv：包含艺术家层面的数据，包括艺术家姓名、ID、舞曲性、能量、情感、节奏、响度、模式、调性、声学性、器乐性、活跃度、语言性、时长、流行度、歌曲数量等信息。
data_by_year.csv：包含按年份统计的音乐特征数据，包括年份、舞曲性、能量、情感、节奏、响度、模式、调性、声学性、器乐性、活跃度、语言性、时长、流行度等信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐特征分析、艺术家影响力分析、音乐推荐系统构建等。
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，如音乐风格演变分析、艺术家影响力量化、音乐特征对流行度的影响研究等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务商提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐行业的决策制定，例如发掘潜力艺术家、优化音乐内容策略、制定市场推广方案等。
教育和培训：作为数据科学、音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与流行度之间的关系，艺术家之间的影响关系，以及音乐市场的发展趋势，帮助用户实现音乐推荐优化、市场分析、艺术家评估等目标。
